maven怎么管理生命周期和常用命令
Dubbo框架的开发流程是怎么样的？
Dubbo框架的开发流程是怎么样的？
Dubbo架构介绍
Dubbo经常会和SpringCloud微服务架构作比较，但实际上两者侧重的领域是有很大不同的。Dubbo侧重于服务治理即服务的注册更新、管理服务的生命周期、定制服务的遵从规则，确保服务一致性、服务监控等、服务的调用等。而SpringCloud则侧重于整个微服务生态，除了服务治理以外对服务网关、分布式配置、服务跟踪、消息总线、数据流、批量任务等都有很好的技术规范实现。可以看出来Dubbo可以作为SpringCloud生态的一部分和SpringCloud整合在一起提供服务治理方面的支持。虽然功能没有SpringCloud整个生态完善，但是就服务治理来讲，Dubbo有着诸多优势：
1.支持更多协议，如：rmi、hessian、http、webservice等。
2.效率更高，因为访问方式的不同Dubbo能有更好的表现。
3.服务治理提供粒度更小的管理。
Dubbo核心功能:
1.远程通讯，提供对多种基于长连接的 NIO 框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。
2.集群容错，提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。
3.自动发现，基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
Dubbo架构如下图所示：
由上图可知Dubbo的服务调用流程如下：
1.服务提供者将自己发布注册到服务注册中心暴露服务
2.服务消费者从服务注册中心订阅服务
3.服务消费者根据注册中心获取的服务进行进行远程调用
Dubbo本地开发环境搭建
Duoobo服务注册注册中心的搭建，我们将使用Zookeeper作为实际注册中心进行操作演练。
Dubbo项目的搭建
使用eclipse新建一个服务提供者的maven项目。这里新建一个项目名为：dubbo-provider用来提供根据用户名来返回用户信息的简单实例：
1.首先将Dubbo和Zookeeper的依赖架包进行引入。
新建服务提供接口和具体实现类，在eclipse下创建名为：dubbo-provider的maven项目。
1.创建用户信息查询服务接口QueryUserInfoService提供一个根据用户名返回用户信息的接口getUserInfo(String name)。
2.创建具体的实现类QueryUserInfoServiceImpl，实现根据用户名返回一个用户信息的字符串。
3.在resources文件夹下创建applicationProvider.xml配置服务类的相关信息，用来注册和暴露服务。
4.创建服务注册类：ServerMain读取配置文件，注册配置文件中的服务，配置完成后启动该类即可完成服务的注册。
配置监控中心。如果我们需要对自己的服务进行监控和查看需要安装Monitor服务。1.在Github上下载dubbo-admin项目后修改目录下的文件：
1）配置zk地址：
2）配置登录用户root密码：
2.构建项目，在dubbo-admin目录下
使用maven命令打包：mvn clean package
3.运行dubbo-admin项目可以用以下两种方式：
1）mvn --projects dubbo-admin-server spring-boot:run
2）cd dubbo-admin-distribution/targejava -jar dubbo-admin-0.1.jar
4.运行成功后即可通过默认的127.0.0.1:8080访问监控后台页面
新建服务消费者项目实现对服务提供者进行服务消费，在eclipse下创建名为：dubbo-customer的maven项目。
1.引入或创建服务接口QueryUserInfoService类
2.在resources文件夹下创建applicationContext.xml配置注册中心信息，用来获取服务信息。
3.创建一个消费测试类QueryUserInfoService调用服务。
自学大数据，能找到工作吗？简历该如何写？
谢谢邀请！
自学大数据是没有问题的，能不能找到工作则取决于掌握的技能是否能够满足企业的岗位要求，至于简历则要清晰明了的呈现自己的知识结构和项目经验。
对于自学大数据的工程师来说，在简历中应该重点呈现以下几方面的内容：
第一：针对于具体的岗位进行知识结构描述。大数据相关工作包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等，每个岗位需要具备的知识结构是不同的，应该有针对性的进行描述。简历切记做泛泛的描述，一定要有重点。
第二：注重实践环节的描述。对于大数据领域的工程师来说，实践能力是企业最为关注的能力之一，所以要把学习过程中所涉及到的实践环节做清晰的交代。以大数据分析为例，通过什么方式做数据分析是企业最为关注的内容，包括具体的方式方法，比如能否通过机器学习的方式完成数据分析就是一个考察的重点内容。
第三：注重基础知识的描述。对于自学者来说，很多大数据的业界做法可能并不了解，包括数据采集、整理、存储、安全等方式方法，如果在这些环节做过多的进行描述则会偏离正常的轨道，要尽量避免陷入到这些环节而突出自己的基础知识结构。基础知识对一名大数据工程师来说是非常重要的，所以一定要重点阐述。
第四：注重学习能力的描述。对于大数据工程师来说，学习能力是非常重要的，对于自学者来说，能够掌握一定的大数据知识本身就在证明自己的自学能力。尤其是应聘初级大数据岗位，面试官也许更看重应聘者的学习能力，所以要重点介绍一下自己学习大数据的过程、计划和心得，这个环节往往能够决定面试的结果。
人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！