大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于openresty开发的问题，于是小编就整理了2个相关介绍openresty开发的解答，让我们一起看看吧。
openresty介绍？
openresty是一个基于ngx_lua模块的可扩展的web平台，它将标准的Nginx核心与Lua编程语言相结合，旨在简化Web应用程序的开发和部署。
它提供了丰富的Lua库和第三方模块，使开发者可以轻松地扩展Nginx的功能。
openresty的独特之处在于其高性能的并发处理能力和灵活的配置选项，使其成为构建高性能和可扩展的Web应用程序的理想选择。
OpenResty 是一个基于 NGINX 服务器和 Lua 编程语言的全功能的 Web 平台。它通过整合大量的高质量的第三方 NGINX 模块和 Lua 库，提供了一种高效、可扩展的方式来构建 Web 应用、API 服务以及其他互联网应用程序。
OpenResty 不仅仅是一个 Web 服务器，还能够作为一个编程平台，通过 Lua 应用程序去利用所有底层系统***，比如 TCP 或 UDP 协议，以及文件系统。
OpenResty 还支持大规模同时连接，因此在高并发环境下能够提供出色的性能和可靠性。
OpenResty是一个基于Nginx与Lua的高性能Web平台，其内部集成了大量精良的Lua库、第三方模块以及大多数的依赖项。
它用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态Web应用、Web服务和动态网关。
可以使用Lua脚本调用Ngnix支持的C以及Lua模块，快速构建10K～1000K单机并发连接的高性能web应用系统。
大数据哪个岗位最好？
比较好的就业方向包含：数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据***集工程师、数据库管理员等。按照技术点划分为以下三大类：就业方向一：
离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据***集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。
需要掌握的技术点：
J***a、MySQL、M***en、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、Datax、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、Superset、Azkaban.Airflow等。
就业方向二：
实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师。
需要掌握的技术点：
Kafka.Structured streaming、 ticcIarchRedis nHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。
就业方向三：
数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师。
到此，以上就是小编对于openresty开发的问题就介绍到这了，希望介绍关于openresty开发的2点解答对大家有用。
