⑴ 如何才可以搭建一个网络
网络搭建有两种：
1、简单局域网搭建。无线路由器一台，客户端有网卡或无线网卡。一般无线路由集路由交换、网络地址转换、DHCP、无线与一体，且界面直观设置简单，小型局域网建议使用路由器加傻瓜交换机或集线器的搭配。
将网络进线连接到路由器的WAN口，如果要访问互联网做好WAN口相关设置。路由器LAN口连接客户端电脑或交换机（一台交换机只连接一根网线到路由器的LAN口避免环路），在这里交换机都不做配置只作为扩展接口使用。
开启无线路由器的无线功能和DHCP服务，设置好你网络的网段。这样一个简单的局域网就搭建成功可以使用了（最少支持200客户端用户使用），因为路由器带有DHCP服务就不需要再对客户机进行单独设置。
2、复杂点的网络一般存在跨楼栋或地域的局域网，或大用户量网络情况复杂的局域网。首先各楼栋或各层根据用户情况客户端网线或无线连接到可网管接入交换机上，接入交换机上划分好VLAN这样一个简单局域网就搭建完成。
然后用汇聚交换机及汇聚连接介质（光纤、网线）将相关楼层或楼栋的接入设备进行连接，在汇聚交换设备上划分好相应网段并指派给各接入交换机，做好相关路由规则，这样一个更大的局域网就完成了。
如果汇聚交换机可以启用DHCP服务开启并设置好相关DHCP服务，如果不能你还需要用电脑架设一个DHCP服务器并在汇聚交换机上指向DHCP服务为这台电脑的IP（无DHCP服务你需要手动对每台客户端进行IP设置）。
当存在跨地域局域网时候我们还需要通过在汇聚交换设备上连接VPN设备来实现跨地域连接；如果你的网络还存在互联网访问那么汇聚设备上还应该连接防火墙设备（或路由器）来实现与外部通信（主要用到网络地址转换功能）。
如果网络足够庞大存在多台汇聚那么还应该增加一台核心交换机与各汇聚设备进行连接并设置好核心交换机上的相关路由；如果你的网络使用情况复杂，有效利用各级交换设备上的相关访问控制及路由功能进行规划限制，来达到互访限制和应用限制。
(1)搭建扩展阅读：
搭建一个网络的注意事项：
1、浏览者从网站上下载东西的速度一定要快。
2、网页设置的选项不能过多，最好不能超过6个。
3、设计网页时时要注意插入视觉图像。
4、网页设计标准要以浏览者的信息需求为出发点。
5、网站设计要便于浏览者与网站或服务中心互动联系。
⑵ 搭建是什么意思
汉语词语，是指搭盖，建立(组织机构）。
到程序开发上指的是开发JS，要看你是后端开发(NodeJS等)，还是前端开发。如果是后端，需要相应的web server。如果是前端需要浏览器，最好几个浏览器都安装。
至于开发工具的选择，你是用记事本还是其它工具都可以，因为JS无需编译，因此你用vs、eclipse、nodepad++、editplus等均可开发
⑶ 如何搭建一个域
1、主域服务器搭建完成主域文件下添加子域的NS记录和A记录即可,修改/var/name/cent.com.zone。
⑷ 怎样搭建平台
亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。
整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：
1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。
2、分布式计算平台/组件安装
目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先说下使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。
再简略讲讲各组件的功能。分布式集群的资源管理器一般用Yarn，『全名是Yet Another Resource Negotiator』。常用的分布式数据数据『仓』库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询『但效率略低』，Hbase可以快速『近实时』读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎。针对分析，目前最火的是Spark『此处忽略其他，如基础的MapRece 和 Flink』。Spark在core上面有ML lib，Spark Streaming、Spark QL和GraphX等库，可以满足几乎所有常见数据分析需求。
值得一提的是，上面提到的组件，如何将其有机结合起来，完成某个任务，不是一个简单的工作，可能会非常耗时。
3、数据导入
前面提到，数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase』。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。在这里，要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。
平台搭建主要问题：
1、稳定性 Stability
理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。 曾经遇到的一个问题是Hbase经常挂掉，主要原因是采购的硬盘质量较差。硬盘损坏有时会到导致Hbase同步出现问题，因而导致Hbase服务停止。由于硬盘质量较差，隔三差五会出现服务停止现象，耗费大量时间。结论：大数据平台相对于超算确实廉价，但是配置还是必须高于家用电脑的。
2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。
上述是自己项目实践的总结。整个平台搭建过程耗时耗力，非一两个人可以完成。一个小团队要真正做到这些也需要耗费很长时间。
目前国内和国际上已有多家公司提供大数据平台搭建服务，国外有名的公司有Cloudera，Hortonworks，MapR等，国内也有华为、明略数据、星环等。另外有些公司如明略数据等还提供一体化的解决方案，寻求这些公司合作对 于入门级的大数据企业或没有大数据分析能力的企业来说是最好的解决途径。
对于一些本身体量较小或者目前数据量积累较少的公司，个人认为没有必要搭建这一套系统，暂时先租用AWS和阿里云就够了。对于数据量大，但数据分析需求较简单的公司，可以直接买Tableau，Splunk，HP Vertica，或者IBM DB2等软件或服务即可。
以上是我从事大数据以来的一些认识。管见所及，可能有所疏漏，欢迎补充。
⑸ 自己如何搭建服务器。
1、打开控制面板，选择并进入“程序”，双击“打开或关闭Windows服务”，在弹出的窗口中选择“Internet信息服务”下面所有地选项，点击确定后，开始更新服务。
(5)搭建扩展阅读：
入门级服务器所连的终端比较有限（通常为20台左右），况且在稳定性、可扩展性以及容错冗余性能较差，仅适用于没有大型数据库数据交换、日常工作网络流量不大，无需长期不间断开机的小型企业。
不过要说明的一点就是目前有的比较大型的服务器开发、生产厂商在后面我们要讲的企业级服务器中也划分出几个档次，其中最低档的一个企业级服务器档次就是称之为"入门级企业级服务器"，这里所讲的入门级并不是与我们上面所讲的"入门级"具有相同的含义，不过这种划分的还是比较少。
还有一点就是，这种服务器一般采用Intel的专用服务器CPU芯片，是基于Intel架构（俗称"IA结构"）的，当然这并不是一种硬性的标准规定，而是由于服务器的应用层次需要和价位的限制。