一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理、需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。
又是一年乍暖还寒，春天的风迎面而来，凉意中夹杂着些许温暖。哦，你知道，是春天来了。就像那年的实习期，在挥手告别的毕业季，定格在了那年的七月。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
这一年人工智能火了，凡是带电的专业都往AI上靠，实在靠不上的还可以看AlphaGo下棋，探讨AI能否取代人类。这种全民跟风，比前两年的“云计算”、“大数据”热度还高。就算你不懂AI技术，还可以百度“神经网络”“深度学习”科普，心里YY一下机器人取代人类。云计算大数据就不行了——想搞hadoop、openstack、docker……起码也得有个Linux吧？连个系统命令都敲不明白，这些高级应用你往哪儿装？
根据场主了解，Linux高级运维工程师的起薪在8-10K，1-3年工作经验能拿12-16K，3-5年工作经验能拿年薪30-50W。
对于一个不了解运维究竟是做什么的同学，可能或多或少的有听过相关话题的讨论和经过一番搜索所知有了短浅的认识。原来运维就是每天很苦逼的在机房工作，甚至可能干着一些搬服务器、上架服务器、整理网线、打标签、调试网络设备等一系列环节。
一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了第一名。但排在前四名的语言 Python、C、Java 和 C++都拥有广大的用户群体，并且他们的用户总量也十分相近。实际上，Diakopoulos 在对公司招聘所要求的基本语言分析中，C 语言的需求甚至还要在 Python 之前。 下面是日常Python在公司的一些基础应用： 1、验证算法：就是对公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Py
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
Python语言在操作系统的内置接口，被称为Shell工具。Python程序可以搜索文件和目录树、可以运行其他的应有程序或是用进程或线程进行并行处理。Python标准库绑定了POSIX 以及其他常规操作系统工具。所以环境变量、管道、进程、多线程、文件、套接字、python正则表达式模式匹配、命令行参数、标准流接口、Shell 命令启动器、file扩展等。除此之外很多Python 的系统工具设计时都考虑了其可移植性。
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gwZtzuw1QXRIDApSPaIDag
Python的应用范围广，无论是web开发，还是数据抓取，运维测试，都可以用它来实现，下面来具体看一下：
学习 Linux 对于一个站长来说其实还是很重要的，但是需要正确的学习 Linux，明月目前也就是“东一榔头、西一棒槌”的学习，感觉非常的不系统，今天看到一个专业 Linux 教育团队整理的 Linux 学习路线感觉很不错，就分享给大家。
初级阶段需要把linux学习路线搞清楚，任何学习都是循序渐进的，所以学linux也是需要有一定的路线。
Python是一门脚本语言，因为能将其他各种编程语言写的模块粘接在一起，也被称作胶水语言。强大的包容性、强悍的功能和应用的广泛性使其受到越来越多的关注。一起来了解Python的用处
当前互联网和移动互联网发展迅猛，从事各个行业的企业为了应对日趋激烈的市场竞争，纷纷进行了数字化转型，利用移动互联网技术、云计算及大数据等新兴信息技术发展企业的数字服务，从而吸引客户，帮助销售和推广产品，提升客户体验。 然而，随之而来的是规模不断扩大的IT系统、日益复杂的系统架构，以及海量的IT运维数据，同时公司业务对IT系统的连续性要求也进一步提高。 面对这些新形势下的挑战，IT 运维管理（ITOM）需要从原有的人工加被动响应，转变为更高效、更智能化的运维体系，为新形势下的IT系统保驾护航。 当前传统
今天和朋友在聊天，聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度，感觉挺有意思，整理分享一下。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
伴随着这乍暖还寒的天气， 携程技术中心最新一波岗位火热出炉， 包含开发/运维/测试/安全/产品/UED多个领域， 以下岗位工作地点均在上海哦 简历投递邮箱：tech@ctrip.com 直达用人部门 邮件标题：【应聘职位】+【姓名】 开发类 1、云平台架构师 岗位职责： 1. 负责混合云的架构设计和构建，解决多厂商，多region，多网络间的资源调度问题。 2. 负责团队内部的Code Review，提升团队的技术实力。 3. 参与项目的技术选型和技术攻关。 任职要求： 1. 本科及以上学历，5年相关工作经
其实，从那么多的大企业的实际应用就可以看出python已经在各个领域被广泛应用了。
2. (判断题)【判断题】MapReduce编程模型中的map和reduce每个过程都由不同的计算机进行并行计算处理
推荐下小编的Python学习群；629440234，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2018最新的Python和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
专升本的第一学年末，凭借着自学Java拿到了人生的第一份Java开发的实习offer。我深知那时候我的Java水平有限，也深知能拿到offer并不是因为我多优秀，而是公司一批招了20多个人。
有句话叫做：投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在，短短的几年内，我投资在自己身上的钱已超过三十多万，光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一，买了不少于上千本书，有实体书，也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力，更提升了我的视野和认知。
对于希望自学Python的同学在着手学习之前可以对自己的知识结构和未来的职业规划进行一次自我评估。如果评估结果良好，入门Python也就没有想象中那么难了。闲言少叙，切入正题!笔者认为，适合学习Python的同学应具备以下几种关键素质：
Linux 基金会和在线求职招聘网站 Dice 发布了一份关于开源招聘的调查结。结果显示，相对于其他类型的 IT 工作者，67% 的管理人员更希望雇佣在开源技术方面有所专长的技术人员。
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门？话题有点大，而且每个人的理解都很不一样，因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群： 做了几年其它软件开发，发现大数据方向更有前景 在校的童鞋，毕业后想搞数据开发，但是学校没相关课程 没搞过软件开发，对之前的工作没信心想搞互联网，发现大数据方向挺不错 本文结构 前面已经限定了一个大致的话题范围，下面介绍一下主要的文章结构： 数据工程
生物信息学是真正的大数据专业，对计算资源要求较大，很多时候需要在服务器上分析数据，而 Linux 是最常用的服务器操作系统。
大数据文摘出品 作者：迟慧 随着行业的快速发展和业务的高速迭代，数据量也呈爆炸式增长，大数据云原生化逐渐成为企业数字化转型的重要演进方向。数字化驱动企业提升运营效率，洞察商业机会；云原生化提升 IT 系统效率，促进业务敏捷，大数据云原生化是为企业创新提供无限可能。 大势所趋：云原生大数据 传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足，已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲，传统大数据架构主要存在以下几方面的问题： 传统大数据组件繁多，安装运维复杂，在生产使用中需要大量的人力支持； 在
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
随着互联网的发展，大数据正在以惊人的速度被创造和收集着，尤其随着诸如Google和Alibaba等互联网公司的崛起，数据的价值越来越得到认可，甚至被公司定义为战略资源。因此越来越多的公司开始搭建自己的大数据平台，用来处理数据，从中挖掘商业价值。大数据运维正是在这样的背景下发展起来的，它与传统领域的运维有很多共性的地方，也有一些自身的特点。 第一个特点是规模大 大数据领域单个集群的规模一般是几百台物理机，多则上万台。为了满足容灾需求，一般会有多个集群，而且是跨地域部署的。集群规模大
Linux运维工程师的现在与未来 目录： 1. IT行业发展 2. Linux运维行业现状 a> Linux哪些行业在运用？ b> Linux运维学习起来难吗？ c> Linux运维前景如何，待遇好吗
随着移动互联网、O2O、云计算、大数据的发展，Linux运维岗位越来越火爆，薪资不比开发低，学习起来比开发容易很多，许多从事IT行业的朋友纷纷转行，甚至一些小白也开始进行Linux运维培训，通过几个月的学习，进军IT行业。
2017年4月19日－20日，全球云计算开源峰会将在北京国家会议中心举行。本次峰会由工业和信息化部指导、中国信息通信研究院主办、云计算开源产业联盟(OSCAR)承办，将聚焦虚拟化、OpenStack、容器、大数据、运维等开源技术和产业，以及开源治理等内容。
（1）Hadoop适不适用于电子政务？为什么？ 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求，而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足，就需要借助海量数据处理平台，例如Hadoop技术，因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下，任何系统没有绝对的适合和不适合，只有当需求出现时才可以决定，在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日，腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会，并探讨了数据仓库的多元技术，聚焦云端数据仓库的热潮，展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，
CAICT数字化治理 ● 点击蓝字关注我们 ● 由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的2022 首届XOps产业生态峰会于7月28-29日在北京成功举办，吸引了超过六百万人次的点击观看和互动。 大会以“智效赋能·价值引领，共筑XOps新蓝图”为主题，旨在提高企业研发运营能力水平，加强XOps体系建设经验交流分享。本次峰会由三大部分组成，分别是2022 首届XOps产业生态峰会主论坛，软件研发效能度量论坛，以及FinOps资源运营管理论坛。三大论坛从不同主题角度出发，紧密围绕企业IT研发运营体系的创新
本文由马哥教育Python自动化实战班导师wayne撰写，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 你觉得Python真的好吗？或许你在漫天的宣传中看到了这些： 接近英语的简单语法； 开发环境简单，能打字就能写代码； 众多的第三方库； 解释执行，不需要编译； 跨平台，方便移植； 但是作为一个负责任的假程序媛，要跟你说的是：就算再简单的语言，也得学才会会，不要在好不好，真的好不好这些事情上下功夫，要在怎么学如何学上下功夫。 那么，言归正传，我们来看看Python这个神奇的语
导语 | Serverless 拥有运维和成本优势，但通常需要业务改造。腾讯云弹性容器服务可使容器化用户无需关心节点运维且无需业务改造的情况下，灵活地在 Serverful 与 Serverless 架构间迁移。本议题介绍了相关技术与实现。本文由腾讯云容器产品技术总监 于广游在Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《腾讯云弹性容器服务EKS：Serverless与Serverful的优雅平衡点》整理而成，向大家分享。 点击可观看精彩演讲视频 一
又到了春暖花开的季节， 等你来， 一起用技术改变旅行者的生活~ 简历投递邮箱：tech@ctrip.com 直达用人部门 邮件标题：【应聘职位】+【姓名】 1、云平台架构师，上海 岗位职责： 1. 负
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要素是：DevOps、微服务、持续交付、以及容器，更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准，同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成，与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生，以及未来下一代云原生大数据基础架构。
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