你想过自己的未来规划吗？ java大数据程序员只需要学到技术就行吗？...1.如何成为大数据工程师 Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等基本上Java语言是主力队伍。...而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地，又该如何进行成长路线规划。...有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”...大数据开发工程师：Hadoop（HDFS、YARN，MapReduce过时），Spark，（Java基础编程），Python、Shell，Hive（SQL），HBase，MySQL；MapReduce、
2 大模型的潜力与微调 大模型是人工智能代表，潜力与使用方式有关。使用好大模型可提高效率，让人获得更好的待遇和更多机会。然而大模型潜力要通过微调挖掘，以适应不同场景和需求。...如文心一言最终能解决所有问题吗？也不行，就比如大模型不会回答关于你公司内部信息问题，因为他不知道，他没训练过。 当然现在通过知识库可部分解决这个问题，但知识库不是万能，最终他一定会有场景需要训练。...这时不仅要会用，还要用好，甚至会微调，才能拉开跟其他职场人员的差距。这样我们的待遇才能更丰厚，工作机会更多。 你要学习到第二点，就是行业需求爆发了，就是基点以来。...如只是想学会它底层原理，然后去更好使用这些模型，那懂点点python、linux就可。对技术依赖不多。但如果说你想训练场，你想玩的更彻底，那我的建议还是要有一些数学基础，有一些人工智能基础。...负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&优惠券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化 目前主攻降低软件复杂性设计
读者提问：测试人员提出的 BUG，要追着开发改吗？ 阿常回答：不用追。 首先要明确，测试是找 BUG 的，而不是负责催 BUG 的，要注意边界。...其次要知道，开发其实跟测试一样看重产品的质量，因为他们是真正实施的人，谁不希望自己做的东西能够尽善尽美呢。 那么问题来了。 既然开发更是希望项目成功，为什么他们还是会遗留一些 BUG 硬是不改呢。...别着急，我们先来分析一下可能存在哪些原因导致开发不愿意改 BUG。...一、工作流程方面的原因 1、有更高优先级的任务，没时间改 2、上线时间紧急，开发来不及修改 3、开发认为目前实现比产品需求好 二、对 BUG 理解不一致 1、非常规操作导致的问题 2、竞品同样存在的问题...3、属于第三方应用问题 三、个人能力水平不足 1、找不到好的解决方案 2、改动的话影响范围大 3、无法定位 BUG 原因 总之，大多情况开发并不是真的不愿意改 BUG，而是觉得没必要改或者没能力改。
这时候遇到一个大家常见的问题：目标客户提出的需求超越了我们初定的需求边界，要不要做定制开发？这个问题，不少创业公司都会遇到。每家都有难念的经，具体情况各不相同，今天我为大家写几条原则吧。...如果你要照着第2个客户的需求改，第1个客户也不能接受。所以最终你上手有一大堆不同的项目，每个项目一套80%相似、但又各不相同的代码。这些代码如何变成产品？ ...此外，每个项目不可能上线就完事了，已经完成定制开发的老客户不断找你，对你来说都是“不重要但紧急”的事儿，你的研发团队有多少精力可以放在暂时看不到钱的长期“产品”上？ ...SaaS销售：我们的产品迭代很快，3个月一个大版本。这个产品的实施您也需要逐步上线，以我们的实施经验也推荐先上基础功能，简单的业务跑起来，这样风险更可控，业务部门的满意度更高。...做成一个定制开发项目是否真的有意义？想明白了，做决定也就不纠结了。
1、要学习Linux，首先要会用，如果不会用怎么知道怎么知道怎么去做，所以需要学习Linux系统的安装及使用。 2、学会用Linux了，那么我们就要做一些Linux下的开发了，开发什么呢？...3、写完程序了发现不就是一个很普通的文件吗，怎么能像别人写的程序一样运行起来呢？...，比如数据结构，比如文件IO，比如多进程多线程编程，比如网络通信，这时我们会接触很多新的名词，什么是树，图......9、这些都有了我们就可以自行开发我们自己的产品了。 嵌入式Linux要学哪些？上述9点基本很明了了。这也算是嵌入式学习的一个基本步骤。...最后说一点，Android系统也是在linux系统基础上开发的，所以学嵌入式linux的朋友，将来不仅可以从事嵌入式开发的工作（嵌入式的应 用领域非常广泛，永不过时！）
在Java大数据开发任务当中，数据存储是非常关键的一环，涉及到分布式文件系统、分布式数据库，数据库是后端系统当中支持数据存储的重要组件。...今天我们就来聊聊Java大数据，数据库开发从入门到精通，应该如何去一步步掌握。...bigstock-Fintech-Icon-On-Abstract-Fina-226174948-e1541416868461.jpg 作为Java开发者，在编程开发过程中，有相当大的一部分代码逻辑，...尤其大数据开发，涉及到数据存储阶段，更需要对数据库开发的部分有清晰的认知和了解。 通常来说，我们可以将数据库方面的学习，分为四个阶段：基础阶段、框架阶段、调优阶段以及架构阶段。...解决这方面的问题，掌握基本的排查工具，了解尽可能多的不同SQL语句的数据库加锁方式是非常关键的。 Java数据库架构阶段 从普通的开发者，到资深的开发者，架构是不可避免的一道门槛。
数据大屏，仅仅是数据展示吗？ 大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。...，这个流程可以被统称为大屏数据可视化，这里的大屏，就是我们通常所说的"数据大屏"。...(Wyn展示汇报大屏2) 数据大屏仅仅是数据展示吗？...（Wyn制作的车间实时监控大屏） 数据大屏中也需要交互分析 例如，在制作用于向参观领导汇报的数据大屏时，大屏中不仅要展示某些固定的数据，还需要支持下钻查看、多屏切换、聚焦放大等能力。...例如，默认大屏展示的全国各省的销售数据，查看者需要重点关注北京和上海的数据，就需要大屏能够智能从全国数据下钻到对应的地区，以及和其他维度的数据去联动展示。当然，在实际的场景中，比这个例子要复杂的多。
当我们接触到一个数据开发的需求时，我们首先要知道客户想要的是什么？理清客户的诉求，是我们评估可行性方案的第一步。第一步我们要清楚的是每一个数据指标。...2，数据从哪里来 数据的可获取性取决于数据的来源，数据的来源也决定了我们处理的方式，数据开发最耗时的部分是数据抽取，即ETL中的E。...维度建模是数据仓库领域另一位大师 Ralph Kimball 所倡导，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...4，数据的应用 基于数据仓中的数据，我们可以开发下一步，提供一个满足业务的数据应用。业务数据应用通常分为两种：一是描述应用，二是推断应用。...5，数据开发没有边界 数据开发其实是没有边界的，不仅可以写出很风流的SQL，也懂数仓建模，更懂统计分析，很多开发同学对挖掘算法也颇有研究。
那么大数据Hadoop技术好学吗，下面我们先来了解一下。 在企业当中，大数据相关业务的开发，离不开Hadoop数据工程师，这也是为什么Hadoop数据工程师如今为什么能够身价水涨船高的原因。...根据目前的招聘市场状况来看，Hadoop数据工程师，1-3年的经验就能达到1-2万的工资水准，这在技术开发方向来说，薪资待遇是非常有竞争力的。...想要成为Hadoop数据工程师，那么掌握Hadoop相关的大数据技术是基础，很多人会问大数据Hadoop技术好学吗，从企业对大数据工程师的招聘需求来说，掌握Hadoop技术的大数据工程师，无疑是受到欢迎的...Hadoop本身，分布式文件系统是关键，高容错性的特点，适合设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上，提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据，成本低承载大，这是Hadoop...Hadoop数据工程师，在国内企业的招聘当中，是非常普遍的职位之一，从Hadoop工程师开始培养，随着工作经验和技术实力的提升，可以往大数据挖掘师、大数据分析师、大数据算法工程师、大数据架构师等方向发展
分享符尧博士关于大语言模型的数据工程方面的一些见解。...take-home message： 高质量数据才是大语言模型取胜的关键，其中数据构造的格式、不同类型数据的占比，数据喂给模型的顺序对模型学习的速度都有所影响。...随着大家逐渐认识到高质量数据的关键作用，研究机构和开源社区对于大语言模型的研究重心逐步转向了 数据工程 。那么，什么是高质量数据？又该如何优化呢？...由于模型在不同任务上实现泛化需要的学习时间是不一样的，因此要加速grokking意味着我们希望模型在不同任务上都要学得快一些（move the dots leftwards） 为了更好的观察模型学习的动态过程...相同数据采用不同的数据格式对于学习的速度也是有影响的 不同类型数据喂给模型学习的顺序不同对于学习的速度也是有影响的 训练数据中不同来源数据的配比对于学习的速度也是有影响的 不过这些在数据工程上发现的
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？...数据仓库系统区别于数据库 一般意义上的数据库，指由单个业务系统存储的数据集，其作用是对业务系统流程生成的数据进行处理，以便于对各个流程生成的数据进行存储。...为了满足决策分析的需要，数据仓库被建立起来，其面向主题的设计，会随着数据特性的变化而增加或减少，例如数据之间的兼容性和互斥性，它的数据容量将比业务数据库大五倍以上。...一般来说，数据仓库应该单独建立，以减少对业务数据库的干扰。他利用数据库的实现。他借助于数据库实现。如关系型数据库，多维数据库、内存数据库等，这些都可以作为数据仓库来使用。...数据仓库的建立，有以下几个主要方面工作： ①整合业务数据;②主数据管理;③元数据管理;④数据质量管理;⑤数据清洗和转换;⑥数据装载，⑦主题建模等，最终支持各级管理者的数据分析、业务预测、决策。
导读：每当有人谈起大数据应用案例，Netflix依据数据分析创作的爆红神剧《纸牌屋》一定是不得不提的经典。...网飞Netflix的“数据分析指导影视创作”模式早已为全球熟知，爆红神剧《纸牌屋》的成功正是得益于此。...技术团队更偏向于“数据驱动和分析”，而好莱坞方面更偏向于“以关系为导向”。 Netflix的内部高管阵营也正在迅速被撕裂成为两个阵营：亲数据派，还有亲好莱坞派。最近，这两派的斗争最近愈加白热化。...因此，尽管Jane Fonda是该剧的主演，对数据深信不疑的Netflix产品团队依然制作了一张“符合数据结果”的最新剧集的宣传海报——海报仅包括剧中的配角Lily Tomlin。 ?...01 斗争由来已久 两方的争论事实上由来已久，从近期的斗争结果来看，Netflix的数据文化正被逐步蚕食。 去年，来自科技和产品团队的高管们激烈讨论是否要续拍《美女摔跤联盟》。
引言 有很多原因可以说明为什么Linux应该优先于Windows和Mac等专有软件平台。但在这里，我们列出了十大“诱惑”，让你看得更清楚。 直到几年前，Linux还主要用于服务器，并不适合台式机。...在开发Linux时，我们一直在考虑安全问题，与Windows相比，Linux更不容易受到病毒的攻击。...一些国家正在开发自己的Linux版本。这最终将有助于这些国家在国防、通信等专业或战略领域开发自己的开放源码软件。 网络战将在未来的任何战争中发挥重要作用。...包括中国、俄罗斯和古巴在内的一些国家正在开发自己的基于Linux的操作系统。C-DAC已经开发了BOSS（Bharat操作系统解决方案），这是印度自己的PC操作系统。...这个过程将有助于新软件的开发，并帮助基于本地需求的创新。 即使用户不是程序员，他们也可以通过帮助编写文档、翻译和测试来为Linux做出贡献。
首先说说数据仓库系统构建过程中一些主要的环节： 1. 数据收集 2. ETL 3. 报表系统的开发 4. 基础技术环境的构建、维护 5. 算法、数据挖掘 6....一个完善的收集系统，不仅要搭建成数据收集的管道，还需要对数据收集过程本身做好监控，对数据收集过程中出现的问题及时知晓、及时处理。 2....这个环节需要一个根据具体的业务需要，通过ETL过程形成数据仓库的层次化体系结构以及抽象概念系统，以便于后续的报表开发和数据分析、数据挖掘。 3. 报表系统开发。...类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发。数据分析、数据挖掘的结果需要应用到产品的优化上，而数据的应用系统就是要打倒这个目的的。这些系统仅仅作为桥梁存在，主要就是要保证性能达标、以及逻辑正确。...这个环节与数据收集阶段结合，就生成一个数据系统闭环。 7. 数据安全、备份。非常重要的工作，数据的访问权限限制、数据的冗余备份机制，都要逐步建立起来，灾难恢复机制要经常进行测试，做好最后一道防线。
第1章 Kettle简介 1.1 Kettle是什么 Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、 Unix.上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。...1.3 Kettle的核心组件 Spoon.bat / spoon.sh（重点）：是一个图形化界面，可以让我们用图形化的方式开发转换和作业（Windows选择Spoon.bat；Linux选择Spoon.sh...第3章 Kettle的转换 3.1 Kettle输入控件 输入是转换里面的第一个分类， 输入控件也是转换中的第一大控件, 用来抽取数据或者生成数据。...输出控件 输出是转换里面的第二个分类，输出控件也是转换中的第二大控件，用来存储数据。...1．选择数据库连接 2．选择目标表 3．设置数据流跟目标表要删除数据的对应字段 3.3 Kettle转换控件 转换控件是转换里面的第四个分类，转换控件也是转换中的第三大控件，用来转换数据。
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。...简介 Spark 是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，它扩展了MapReduce计算模型，高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理...Python和Scala的API，支持多种高级算法 通用：提供了大量的库，提供了统一的解决方案 兼容：方便与其他的开源产品进行融合 基本组成 1）Spark Core： Spark的核心功能实现，将分布式数据抽象为弹性分布式数据集...2）Spark SQL： 是Spark处理数据的一个模块，提供了非常强大的API。...跟基本的Spark RDD的API不同，Spark SQL中提供的接口将会提供给Spark更多关于结构化数据和计算的信息。
数据中台为什么要建标签体系，分类它不香吗？ 在众多的数据中台的解决方案中，一个叫做“标签中心”或“标签体系”的应用，几乎成了数据中台的“标配”。 乍一看，标签体系就像一个树状的分类。...即使在当今由互联网、计算机构成的数字化世界中，分类体系也一直是我们组织数据、处理数据、查询数据、管理数据的一个重要的手段。...来源：36氪研究院《2020年中国服装行业数据中台研究报告》 关于数据中台的文章，笔者也写了很多了，我们再回顾一下它的概念：数据中台是数据+技术+产品+组织的有机组合，是快、准、全、统、通的智能大数据体系...因此，如果你将数据中台定位成一个存数据、管数据的技术平台，那或许有“分类体系”就可以了。...如果你的数据中台定位的是企业数字化转型的运营中枢系统，要实现对前端业务的支持和赋能，那“标签体系”就是数据中台一个标配。
大数据开发工作辛苦吗？ 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据并不在“大”，而在于“有用”。...因此对大数据的开发和分析对一个企业来说显得尤为重要。大数据开发人才也变得炙手可热。 虽然大数据相关人才很受欢迎，但是有些人担心做了大数据开发之后，加班太多，会比较辛苦，所有比较犹豫。...今天数联教育就向大家介绍下大数据开发的真实情况，了解下大数据开发辛不辛苦。...首先我们了解下大数据开发的日常工作内容： （1）负责大数据产品研发，负责大数据清洗、存储、处理、分析等场景的架构设计和开发； （2）利用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等...但是总体来说，大数据开发的加班时间并不是很长。
Linux 能用吗？ 我身边还有些朋友对 linux 的印象似乎还停留在黑乎乎的命令行界面上。当我告诉他或者建议他使用 linux 时，会一脸惊讶的问我，那个怎么用（来开发或者日常使用）？...2018年10大最漂亮的 Linux 发行版 展望2017年的七款好用Linux发行版 支持日常开发 首先 Vim/Emacs 表示它们可以搞定，但是我觉得我和它们不熟。.....先列下本人日常使用的软件： 开发：IDEA 数据库：DBeaver , Navicat , PL/SQL 沟通：TIM , 微信 浏览器：谷歌，火狐，360 Office: WPS ，Microsoft...运行截图 img 应用市场部分截图 img img Linux 有什么优势吗？ 从一个系统迁移到另一个的系统成本是巨大的，Linux 有什么魅力值得我这么做吗？...使用经验所得，未有准确测试数据。不过IDEA是测过的，快了一秒多 内存占用 来源：deepin 官网 Linux 是自由的 上面的只说明了脚本带来的好处，并没有说明是在 linux 下带来。
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