mac运行exe该怎么做？
用苹果的设备有时候也需要运行一些exe的文件，那我们在mac系统让应该如何操作呢？
随着云计算的普及，越来越多IDC上的网站与应用开始向云上，那么同时对于我们这些IT从业者来说，也面临着加快学习云计算，不被新技术淘汰的挑战。那么我们就一起来聊聊，该怎样更快的学好云计算！
云计算
云计算可以分为广义的和狭义的两类
狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式。是指通过网络需求、扩展的方式获得所需的资源；广义的云计算是指服务的使用和交付模式，指通过网络按需求、扩展的方式获得对应的服务。这种服务可以是IT、可是是软件、可以使互联网相，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效。
云计算学习路线一、大数据基础增强
本云计算学习路线重点讲解Linux操作基础、Shell编程、Zookeeper集群和hadoop集群环境准备等内容，可以帮助没有Linux基础或者Linux基础薄弱的学员，达到熟练使用Linux、熟练安装Linux上的软件，熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构，为大数据内容的深入学习做好充足的准备。
云计算学习路线二、大数据Hadoop离线分布式系统
大数据Hadoop离线分布式系统
云计算学习路线三、大数据NoSQL、Kafka和ELK技术实战
掌握NoSQL数据库的特点和应用场景；掌握Hbase的应用场景和核心原理；掌握Hbase的RowKey设计的策略；掌握Hbase常用的性能优化手段；掌握分布式数据发布和订阅的工具Kafka；掌握Kafka工具的使用和性能优化；掌握ELK技术栈(end-to-end)的应用场景；掌握Logstash数据抽取、清洗，ElasticSearch分布式检索，Kibana数据展示的应用。
云计算学习路线四、大数据Spark内存计算系统
掌握分布式内存计算的思想；掌握Spark分布式计算的架构和思想；掌握Spark和Mapreduce分布式计算框架的比较和区别；掌握Spark的RDD、DAG、Task、Partition等设计思想；掌握SparkSQL的功能、SparkSQL+Hive的整合；掌握DataFrame、DataSet的编程模型；掌握StructuredStreaming的应用场景和与Kafka的整合；掌握MLlib数据挖掘的思想和GraphX图计算的思想；掌握Spark技术栈的高级特性和性能调优的能力
云计算学习路线五、大数据Spark项目实战
大数据Spark内存计算系统项目实战
云计算学习路线六、大数据flink实时计算系统
掌握分布式实数计算框架架构和思想；掌握Flink、Spark和MapReduce的区别；掌握Flink流式计算的功能和应用；掌握FlinkSQL的使用；掌握FlinkDataStream的使用；
云计算学习路线七、大数据flink项目实战
解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用；解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段。
云计算学习路线八、大数据新技术实战详解
掌握Druid的功能和应用场景；
云计算学习路线九、机器学习
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