1. 크로스 플랫폼 호환성: 크로스 플랫폼 호환성(Cross-platform compatibility)은 다양한 운영 체제나 플랫폼에서 동일한 소프트웨어가 작동하는 능력을 말합니다. Java는 이러한 크로스 플랫폼 호환성을 가진 언어로, 한 번 작성된 코드가 Windows, macOS, Linux 등의 다양한 운영 체제에서 동작할 수 있습니다.

2. 서버 개발: 서버 개발(Server development)은 클라이언트 요청에 대해 적절한 응답을 제공하는 소프트웨어를 만드는 과정입니다. Java는 서버 개발에 매우 유용한 언어로, Tomcat, JBoss, WebSphere 등의 웹 서버와 함께 많이 사용됩니다.

3. JSP, Spring: JSP(JavaServer Pages)는 Java 언어를 기반으로 하는 웹 프로그래밍 기술로, HTML과 함께 사용하여 동적인 웹 페이지를 생성할 수 있습니다. Spring은 JSP와 같은 웹 프로그래밍 기술을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다.

4. 객체 지향 프로그래밍(OOP, Object Oriented Programming): 객체 지향 프로그래밍(Object Oriented Programming)은 데이터와 해당 데이터를 처리하는 메서드(함수)를 하나의 객체로 묶어서 코드를 작성하는 프로그래밍 패러다임입니다. Java는 객체 지향 프로그래밍을 지원하는 언어로, 클래스와 객체 개념을 기반으로 코드를 작성할 수 있습니다.

5. 제네릭, 람다식: 제네릭(Generic)은 Java에서 클래스나 메서드에서 사용되는 데이터 타입을 일반화시켜 작성하는 방법입니다. 람다식(Lambda expression)은 Java 8에서 추가된 함수형 프로그래밍을 지원하는 기능으로, 함수를 객체처럼 사용할 수 있게 해줍니다.

6. Java EE: Java EE(Java Platform, Enterprise Edition)는 Java를 이용하여 대규모 애플리케이션을 개발하기 위한 플랫폼입니다. Java EE는 서버 개발과 관련된 여러 기술과 API를 제공하며, EJB(Enterprise JavaBeans), JMS(Java Message Service), Servlet, JPA(Java Persistence API) 등을 포함합니다.

7. Hadoop, Spark: Hadoop과 Spark는 대용량 데이터 처리를 위한 분산 처리 프레임워크입니다. Hadoop은 대규모 데이터 처리를 위한 분산 파일 시스템인 HDFS(Hadoop Distributed File System)과 맵리듀스(MapReduce

(MapReduce) 프레임워크를 제공하며, Spark는 Hadoop에서 발전된 분산 처리 엔진으로 더 빠른 처리 속도와 다양한 처리 기능을 제공합니다.

1. Android: Android는 모바일 운영 체제로, Java 언어와 XML을 이용하여 모바일 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. Java로 작성된 코드가 Android 플랫폼에서 실행되므로, Java 언어를 잘 다루는 개발자들이 Android 애플리케이션을 개발하기 용이합니다.

2. Java(컴파일러), Python(인터프리터): Java와 Python은 각각 컴파일러(Compiler)와 인터프리터(Interpreter) 방식으로 코드를 처리합니다. Java 컴파일러는 Java 코드를 바이트 코드(Bytecode)로 변환한 후, JVM(Java Virtual Machine)에서 실행합니다. Python 인터프리터는 코드를 바로 실행하며, 한 줄씩 순차적으로 해석하고 실행합니다.

3. JDBC: JDBC(Java Database Connectivity)는 Java 언어를 이용하여 데이터베이스와 연동하는 API입니다. JDBC를 이용하면 Java 언어로 데이터베이스에 접근하고 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

4. 컴파일, 런타임, 컴파일 에러: 컴파일(Compile)은 프로그램 코드를 컴퓨터가 이해할 수 있는 바이너리 코드로 변환하는 과정을 말합니다. 런타임(Runtime)은 프로그램이 실행되고 있는 상태를 말하며, 컴파일된 바이너리 코드를 실행하는 과정을 말합니다. 컴파일 에러(Compile error)는 컴파일 과정에서 발생한 오류로, 프로그램 코드에 문제가 있어 컴파일이 실패하는 경우를 말합니다.

5. 카멜 케이스, 스네이크 케이스, 케밥 케이스, Pascal 케이스: 카멜 케이스(Camel case)는 단어들을 연결하여 표기하는 방식으로, 첫 번째 단어는 소문자로 시작하고, 두 번째 이후 단어의 첫 글자는 대문자로 표기합니다. 예: camelCase.

스네이크 케이스(Snake case)는 단어들을 언더바(_)로 연결하여 표기하는 방식으로, 모든 글자는 소문자로 표기합니다. 예: snake_case.

케밥 케이스(Kebab case)는 단어들을 하이픈(-)으로 연결하여 표기하는 방식으로, 모든 글자는 소문

문자로 표기합니다. 예: kebab-case.

파스칼 케이스(Pascal case)는 카멜 케이스와 비슷하지만, 첫 번째 단어의 첫 글자도 대문자로 표기합니다. 예: PascalCase.

이러한 케이스 표기법은 변수나 함수, 클래스 등의 이름을 지을 때 사용됩니다. 보통 개발자들은 프로젝트 내에서 일관된 케이스 표기법을 사용하여 가독성을 높이고, 협업을 원할하게 합니다.

JDBC(Java Database Connectivity)는 자바에서 데이터베이스에 접근하고 작업하는 데 필요한 API입니다. JDBC를 사용하려면 다음과 같은 방법으로 개발해야 합니다.

1. JDBC 드라이버 설치: 우선, 사용할 데이터베이스에 맞는 JDBC 드라이버를 다운로드하여 설치합니다.

2. JDBC 드라이버 로딩: 드라이버를 로딩하여 사용할 수 있도록 합니다.

3. 데이터베이스 연결: DriverManager 클래스를 사용하여 데이터베이스에 연결합니다.

4. SQL 문 실행: 연결된 데이터베이스에서 SQL 문을 실행합니다. Statement, PreparedStatement, CallableStatement 등의 클래스를 사용할 수 있습니다.

5. 결과 처리: 실행된 SQL 문으로부터 반환된 결과를 처리합니다. ResultSet 클래스를 사용하여 결과를 처리합니다.

Swagger는 API 개발 도구입니다. JDBC와는 다른 개념이며, JDBC를 사용하여 데이터베이스에 접근하는 API를 개발할 수 있습니다. Swagger에서 JDBC라는 용어를 사용하는 것은 일반적이지 않으며, 오해의 소지가 있을 수 있습니다.

대용량 데이터의 정의는 상황에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로는 개인 컴퓨터의 메모리나 디스크 용량으로 처리하기 어려운 규모의 데이터를 의미합니다. 대용량 데이터의 양에 대해서는 역시 상황에 따라 다를 수 있지만, 수십 기가바이트에서 수테라바이트까지 다양한 크기의 데이터를 대상으로 처리하는 경우가 일반적입니다.

Hadoop과 Spark는 모두 대용량 데이터 처리를 목적으로 개발된 프레임워크이며, 분산 환경에서 대용량 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있습니다. Hadoop은 대용량 데이터를 처리하기 위해 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 MapReduce 프로그래밍 모델을 제공하며, Spark는 대용량 데이터를 처리하기 위해 RDD(Resilient Distributed Datasets)와 분산 컴퓨팅 모델을 제공합니다.

따라서, 일반적으로 대용량 데이터 처리를 위해서는 Hadoop과 Spark와 같은 분산 처리 프레임워크를 사용하게 됩니다. 대용량 데이터의 양에 대한 기준은 상황에 따라 다르지만, 일반적으로 개인이 처리하기 어려운 수준의 데이터를 대상으로 하며, 이를 위해서는 분산 처리 프레임워크를 사용해야 합니다.