一、本周进展回顾
（一）时间投入
本周总学习时长 34 小时，分配如下：
大数据技术：16 小时（大数据安全、项目实践）
Java Web：10 小时（系统优化与部署、用户体验提升）
Python：6 小时（推荐系统迭代、模型评估）
问题解决：2 小时（项目数据采集工具选择、系统部署问题）
（二）学习与实践内容
大数据技术
大数据安全：学习 Hadoop 的 Kerberos 认证配置，实现集群的安全访问控制；了解 Spark 的安全审计功能，配置相关参数记录作业的操作日志；研究大数据平台的漏洞防护方法，如防止未授权访问、数据泄露等。
项目实践：选择合适的数据采集工具（如 Flume、Kafka Connect），从不同数据源（日志文件、数据库、消息队列等）采集数据；使用 Spark 进行数据清洗和转换，Hive 进行数据存储和分析，最后通过 Python 结合可视化工具（如 ECharts）展示分析结果，完成一个小型大数据项目的全流程实践。
Java Web
对 Java Web 系统进行最终的优化，包括前端页面的加载速度优化、交互体验提升等；将系统部署到生产环境，配置 Nginx 反向代理、Tomcat 集群等，确保系统的高可用性和稳定性；编写系统的运维文档，记录部署步骤、常见问题及解决方法。
Python
继续迭代推荐系统，添加用户实时行为反馈机制，根据用户的点击、收藏等操作实时调整推荐结果；采用更全面的评估指标（如覆盖率、多样性等）对推荐模型进行评估，确保推荐结果不仅准确，还能满足用户的多样化需求。
二、后续计划（暑假剩余时间）
复习巩固暑假所学的大数据、Java Web、Python 等技术知识，形成完整的知识体系。
准备软件职业资格认证考试，梳理相关知识点，进行模拟练习。
尝试寻找相关的项目或实习机会，将所学知识应用到实际工作中，提升工程技能熟练程度。
三、本周遇到的问题
技术难题：在大数据项目实践中，数据采集工具的选择和配置花费了较多时间，不同工具在不同数据源下的表现差异较大；系统部署到生产环境时，遇到了一些环境依赖和配置冲突问题，通过逐步排查解决。
学习反思：经过暑假八周的学习，对大数据、Java Web、Python 等技术有了更深入的理解，但在技术的综合运用和项目经验方面还有所欠缺，后续需要通过更多的实践来提升。同时，软件职业资格认证涉及的知识点较多，需要制定合理的复习计划，确保能顺利通过考试。