第四章 数据库开发入门_V0.2-001.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-002.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-003.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-004.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-005.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-006.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-007.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-008.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-009.png 第四章 数据库开发入门_V0.2-010.png 第四章 数据
第五章 数据库开发实战_V0.2-001.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-002.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-003.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-004.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-005.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-006.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-007.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-008.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-009.png 第五章 数据库开发实战_V0.2-010.png 第五章 数据
在大数据的发展当中，对相关专业人才的需求是在持续增长的，包括大数据开发、数据分析挖掘等不同的数据处理环节，都形成了相应的岗位体系，大家各自负责不同的环节，共同完成大数据处理任务。今天我们主要来讲讲大数据开发就业，了解大数据开发有哪些岗位？
数据好比互联网产品的“血液”，数据库的管理效率关乎一个产品甚至一项业务能否良好且高效地运转。在使用云开发时，如何通过云数据库来做好数据管理，为你的产品打通“任督二脉”？本文将介绍 10 种不同的云数据库管理小技巧，助各位开发者轻松玩转云开发数据库。
岁末年初，在开源领域刚埋下一颗生机勃勃的种子的 Tapdata，想和正在关注我们的开发者，聊聊这一年的进展和新一年的共建计划。
在小程序·云开发中，最核心的便是三大组件：数据库、云存储和云函数，从今天开始，我们将开始隔日更的专栏文章，云开发101，在第一周，我们将从最最核心的数据库开始说起。
近来小程序·云开发越来越热，云开发主要基于Serverless架构，Serverless架构包含两块：Faas(函数即服务)和BaaS(后端即服务)。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
前几天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程序开发方面工作的。大数据开发自然都有关注到，只是目前的大数据技能水平只能说是“小菜鸟”吧，连入门还谈不上。
对于这个问题，有些群友认为是需要的，也有些群友认为是不需要的，本文根据大家的观点及作者的一些认知，对这个话题进行一个总结。
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2019年开始，低代码爆火。 有人认为它是第四代编程语言，有人认为它是开发模式的颠覆，也有人认为是企业管理模式的变革……有很多声音，社区讨论很热烈。 低代码为何会兴起？ 什么是低代码？ 如何实现低代码开发？ 下面就以上问题来一一探讨！ 1 低代码为何会兴起？ 微服务、平台化、云计算作为当前的IT技术热点，主要强调共享重用，它们促进了软件快速交付和部署。 然而，大多数软件即使采用了微服务技术或者平台化思路，也难以做到通过软件共享重用来快速满足业务需求的变化
数据中台产品工具很多，管元数据，管开发，管安全等等，中间涉及到角色也很多数据产品、数据架构师、数据开发、应用开发、分析师……多个角色。既然数据中台要用到这么多工具，又涉及这么多角色，如果没有配套的协同流程和规范，那也没办法达到数据中台高效、高质量、低成本的建设目标。来看几件有意思的事儿。
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、游戏开发等岗位，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。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
另外，你也要考虑时间、精力、金钱等各方面的投入情况。学习和掌握大数据相关技术也非一朝一夕之事，不可能一蹴而就，一般的培训课程只能达到入门级别的介绍和讲解，真正要学会并很好地运用大数据技术你还需要后续更深入的学习和大量的实践。所以需要你一个良好的学习规划。
经过这么多年的发展，大数据的技术正处于群雄逐鹿阶段 ，面对这么多技术框架，我们得学会做减法。
Web 云开发是云开发面向 Web 场景的产品，已经上线数月。Web云开发采用 serverless 架构，免环境搭建等运维事务，为用户带来了极大的便利。
现代的低代码开发平台都不支持导出源代码，主要是因为低代码开发的发展方向已经转向了元数据驱动。在低代码开发的早期阶段，很多低代码开发平台采用了代码生成器的技术方案，将用户拖拽控件、设置属性的动作直接翻译成操作这些控件的代码。用户可以直接获取到这些代码，如果有需要则可以通过修改这些代码来实现对低代码开发平台可视化开发能力的扩展。但是，这种做法存在一些问题，比如长期维护成本高、可维护性差等。
离线数据是相对实时数据而言的数据产出，不同于实时数据，离线数据一般是 T+1 天处理，也就是说昨天产生的数据至少要今天才能看到计算结果。离线数据一般应用于对数据时效要求不高，需要基于一段时间的历史数据计算才能得到结果的场景，我们大致可以分为离线数据分析及数据应用两类，离线数据计算具备：数据准确度高、吞吐量大、计算成本低等特点。
大数据、人工智能是当前也是未来几年IT部门的重点建设方向，新的技术可以为业务突破盈利瓶颈，带来新的增长点，同时我们也发现数据中台也频频在最近的企业财报予以体现，相关的技术岗位需求也是供不应求，与之形成对比的是，我们发现在招聘网站上很少有专职的数据测试岗位。 我们相信技术始终是为业务创造价值的，大数据也要输出他的产品（数据），产品必须要有质量的管控才可信，测试人员可以借助这个契机进行赛道的转换，在数据测试中形成自己的一套方法论参与到这个新技术引领的浪潮中。
云开发（Tencent Cloud Base，TCB）是腾讯云为移动开发者提供的高可用、自动弹性扩缩的后端云服务，包含计算、存储、CDN、静态托管等能力（Serverless 化），可用于开发多种端应用（小程序，公众号，Web 应用，Flutter 客户端等，后续会陆续支持 iOS 和 Android 等移动应用开发），达到一站式后台服务构建多端应用，帮助开发者统一构建和管理后端服务和后端云资源，避免了应用开发过程中参与繁琐的服务器搭建及运维，开发者可以专注于业务逻辑的实现，开发门槛更低，效率更高。
近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
对于上面的定义和概念，不了解大数据圈的人可能会觉得很抽象，并不能真正地理解。下面我通过数据中台用户之一业务分析师的视角具像化数据中台的一次应用场景，方便你能更好的理解它。
究竟什么是中台, 业界并没有一个标准答案, 各个厂商都有自己的定义. 笔者比较认可的一个定义是 ThoughtWorks 提出的"企业级能力复用平台". 各个领域涌现出很多中台产品, 如业务中台, 搜索中台, 数据中台等. 其中数据中台这个词汇越来越多的出现在视野中, 从百度指数中可以看到这一趋势.
翻译自 Developer Portals Can Abstract away Kubernetes Complexity 。
Python是一门应用极其广泛的编程语言。目前在Web开发领域、爬虫领域、数据分析领域、人工智能领域、机器人开发领域都有非常广泛的应用。而且Python语法相对简单，很多人采用自学或者参加培训的方式学习Python技术。那对于以就业为目的的同学，学习Python技术，应该参考怎样的学习路线呢？哪些技术是目前企业需求最紧密的技术知识点呢？本文就为大家详细介绍Python学习过程中应该了解的学习路线。
SAP HANA应该如何学习？ 从HANA本质来讲大家都知道，就是一个数据库，和Oracle，SQL Server 没啥本质的区别，内存计算、列式存储也不是啥新玩意，所以学习HANA和学习一个新的数据库从这个角度看也非常类似，当然HANA有其非常独特的特性（其实哪个数据库没有），其中最重要最本质而且未来会一直延续的特性就是HANA和SAP其他产品之间千丝万缕的联系，这一点对学习HANA的人而言会存在一定的挑战，当然挑战就意味着机会。 HANA的学习路线(roadmap)也可以从其共性和特性出发来设计，下面只是个人的一些设想，仅供参考。 1. 数据库DBA 大家都知道，行业里无论哪种数据库一般都存在两个角色，DBA和Developer，DBA负责数据库的部署、设计、调试、监控和调优等等各项工作，类似SAP领域的Basis，Developer掌握数据库的开发语言和逻辑，开发各种数据库层面的内容。 我们先从DBA说起，我本人原来就是做SAP BASIS的，DBA不敢说精通勉强也算了解，HANA的DBA和其他数据库的DBA本质没啥区别，但DBA向来是一个需求少但是要求高的角色，一般的DBA大多会和其他角色合并，例如SAP系统的DBA和BASIS就是不分家的，非SAP产品DBA可能和网管或者类似角色合并，只有在很大规模的企业里会有专职DBA存在。HANA的DBA入门不难，但DBA最值钱的部分-性能调优，这个需要靠时间积累和环境的培养，恐怕一时半会除了SAP不太会出现优秀的HANA DBA。从这个角度出发，建议大家把HANA DBA作为自己必须掌握的技能，除了调优以外的知识都需要储备。以后出去做HANA，装个HANA调个参数还需要别人，竞争力就明显弱了。 建议学习资料：HANA Academy ,SAP Help 上的PDF 适用对象： 所有HANA从业者 2. 数据库开发 只会开发数据库的Developer恐怕很难生存，因为目前绝大多数大型应用都不太会绑定某个数据库，除了一些特殊产品以外，在数据库层面做的开发都不会太多，绝大多数developer都是兼做数据库的开发，但HANA不太一样，由于其内存计算的特性，使用HANA必定要将应用逻辑下沉，这点造成了大量的HANA数据库开发需求，举个例子：未来随着ECC on HANA的普及，ECC本身的很多应用逻辑都不一定下沉到HANA重写，别说客户自己的定制开发了，而客户自己的定制开发恰恰又以查询类为主，光把ABAP报表改写到HANA的事就够多的了，加上基于HANA的新的开发，这些预计未来会有较大的需求。 建议学习资料：HANA Academy ,SQL Reference等 适用对象： ABAP开发人员，HANA开发人员 3. 数据挖掘和分析 这是HANA的强项，也是HANA最早版本发布时的目标，想想HANA本身这个名字就明白了。这个角色牵涉的方面很多我只谈一下SAP领域的内容。数据分析也好挖掘也好，一般都会有几个环节，一是获取源数据，二是模型建立和开发 三是展现。对于想从事这方面工作的同学以下产品是需要了解和掌握的: 获取数据：SAP一系列做数据复制的工具产品：SLT,BODS,DXC Sybase (目测估计以后不大会用了），甚至第三方的ETL工具模型建立和开发：BW，BOE(包括IDT，Universe)以及关键的HANA Studio(其实是指HANA里模型建立和开发的技术），展现：BO的水晶报表，Explorer ,dashboard 等，或者第三方的展现工具，国外看到过有人用PowerBuilder开发HANA应用的。 延伸部分：HANA内置了业务逻辑库和预测算法库，还可以和R Language集成，这是数据挖掘领域非常有用的功能。 建议学习资料：HANA Academy ,SAP Help等 适用对象：原SAP BW/BI/BO从业人员 数据挖掘和分析人员 4 HANA原生开发 HANA最有吸引力也是最有生命力的部分其实在于其原生的开发，HANA内置了一个轻量化的JAVA App server，可以开发server端的js，MVC模式的交互界面，甚至移动端的UI。同时和HANA数据库内嵌集成，性能比外部系统访问HANA还好。我们看到的SAP HANA的很多有意思的案例都是基于HANA的原生开发，例如NBA，环球帆船大赛，国内的农夫山泉等，这些案例几乎都和SAP传统的业务系统没有任何关系，可以说已经超出了SAP的范畴，真正把HANA当一个平台类的软件来使用，这里的想象空间是巨大的，同样涉及到的技术也非常广泛，例如HANA和开源平台的集成(hadoop)等等。这里个人能力有限，只能大致谈一下HANA里面的开发技术。主要有基于HTML5
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
由于我们的顶部轮播图要做成动态的数据，所以这个数据就要存到数据库里。常用的存储数据的数据库有下面几种
Taro是由凹凸实验室开源、遵循 React 语法规范的多端开发解决方案，截止目前 star 数已经突破16.9k，受到了前端开发者的广泛关注，成为了当前最受欢迎的小程序多端开发框架之一。
在企业里，做活动是一种十分常见的需求，有面向C端用户开展的活动，也有面向公司内部员工的活动。随着互联网技术的不断发展和疫情等方面的原因，线上开展的活动也越来越多，常见的形式有：内容征集、评论弹幕、点赞投票、竞猜答题、抽奖红包、组队分享、PK排行榜等，无论是单项活动还是多种玩法，其中不乏有会产生大量并发请求的活动。
原文:What is hardcore data science—in practice来源:https://www.oreilly.com/ideas/what-is-hardcore-data-science-in-practice 典型的数据科学工作流程如下：第一步永远是找出问题，然后收集相关数据，可能来自于数据库或者开发记录。视你所在机构的数据可用性而定，这可能就已经非常困难了，你必须先弄清楚谁能让你有权访问那些数据，然后弄清楚谁能确保你顺利拿到那些数据。得到数据后，接着对其进行预处理，提取
Chapter 36、When you should train and test on different distributions(何时应该在不同的分布下训练和测试)
利用多种数据智能技术实现数据驱动的分析与决策，已经成为当前企业数字化转型最重要的目标之一。随着数据来源日益丰富、数据体量快速增长，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，不仅带来数据应用场景、数据用户角色的复杂和多元，也使得企业对于数据应用的敏捷性和即时性的要求变得越来越高。 传统的数据开发与管理、数据计算分析正面临着巨大的挑战。为满足日益增长的数据应用需求，爱分析观察到，企业在数据能力建设逻辑上正转向以业务为核心，市场在技术和解决方案的供给上，也正以特定业务价值实现为驱动，变得更分化和聚焦。 数据能力建设核心逻辑转向实现业务价值。企业以往在构建数据能力时，通常是由技术部门或数据部门进行统一规划，并进行数据开发与管理，业务部门被动的使用企业的数据能力。然而，随着业务部门对数据价值的逐渐重视，以及对数据应用需求的快速增加，企业技术部门或数据部门已经不能满足业务部门的用数需求。为赋能业务部门更好的使用数据，企业数据智能基础设施的构建正逐渐转变为以业务部门为核心，如尝试通过DataOps、指标中台等概念实现数据和业务部门之间的高效协作。 面向业务场景价值实现，技术解决方案更细分、更聚焦。过去几年的实践表明，功能大而全的数据中台并不适合所有企业，根据企业内数据源、数据用途的差别，市场上分化出了多种针对特定场景的数据平台解决方案，如针对风控、营销场景的实时数据平台，针对工业、物联网场景的边云协同数据平台，为了加速多数据源联合分析的数据联邦分析平台，为了加速异构数据分析的异构数据即时分析平台等。 基于以上背景，爱分析将数据智能市场划分为数据基础设施和应用解决方案。数据基础设施覆盖数据生命周期的多个技术栈，应用解决方案覆盖多个垂直行业与通用智能解决方案，具体市场划分详见下图。
听说腾讯的新产品『 云开发低码 』即将开放公测了，怀着无比激动的心情，鱼皮立刻去官网申请并成功拿到了公测资格，然后使用它开发了一个小程序，并且通过 2020 Techo Park 开发者大会加深了对这项技术的了解。
在数据库在小程序·云开发中的应用一文中，我们了解到实时数据推送作为云开发即将上线的一项新能力，主要指客户端使用官方SDK发起socket连接建立对一个集合的监听，目标集合中如果有符合过滤条件的数据发生变更，将会直接推送到建立监听的客户端。
在2018年秋季，Python软件基金会与JetBrains发起了年度Python开发者调查。 报告的目的是寻找Python领域的新趋势，帮助开发者深入了解2018年Python开发者的现状。
“报告局长，狙击手已经就位，随时准备强行进入解救人质。”特警指挥官在现场向指挥中心的领导汇报道……在军警影视画面中，类似的场景屡见不鲜，上级领导在指挥屏幕前，指挥前线的应急突发事件，现场的管理人员随时根据指挥官的需要，调动、展示各种实时数据和分析结果，让观众看起来非常震撼，对科技和数字化充满好奇和钦佩。
本节课程继续讲解增删改查中的查询功能，通过这个功能的介绍，我们可以开发一个简单的数据搜索，该功能类似百度查询，当然仅仅只是最基础的数据库关键词查询功能。
周日分享了一个power bi环境部署的踩坑经验，读者群里扯起来了这么一个话题，于是我们来聊聊dev\uat\prod\test\sit等环境到底是什么玩意~
SDK隐私问题往往比较容易被入门开发者忽略，去年因为SDK隐私问题引起整个移动互联网行业关注的事件屈指可数： （有米、百度…） SDK隐私规范有哪些类型？哪些对于开发者来说应当谨慎对待？ 1、索引权限 在国内，应用索取权限是个顽固的老问题，稍微有点儿追求的应用都会索要一系列七七八八的权限（应用开发者为了实现更多的功能，采集更多的数据，往往需要做很多权限声明）。有时你会发现一个扫二维码的应用想要“读取通讯录”的权限、一个监测空气质量的软件需要摄像头和麦克风的权限，其实这些莫名的权限需求可能连开发者自己都没想过
“求知若饥，虚心若愚”——这个原本出自《全球概览》的俳句，因为乔布斯在斯坦福大学毕业演讲中的引用而备受推崇，流传成为 IT 界的至理名言之一。在编程界，亦有“代码胜于雄辩”、“Done is better than perfect”等警句，寥寥数语将编程工作者的形象特质描摹到了极致。程序员，就是技术至上、唯代码是瞻且必须不断武装自己的群体。
近年来，银行业的数据规模呈指数级增长趋势，以大数据为驱动，探索多元化业务新增长模式，深入推进业务模式数字化转型，已成为银行业的共识。以袋鼠云在助力金融行业数字化转型的过程中，所接触到的某银行客户A为例，该企业在数字化建设方面做了很多积极探索。
去年就计划开发一个属于自己的数据库管理平台的应用，但是由于种种原因搁置。现在终于有点时间，开始规划。经过调研，最终决定采用后端Iris，前端Vue的框架来进行。第一步，我们先简单请教一下chatgpt3.5（我穷，所以依然在用3.5，哈哈哈哈），看它如何回答。
关于小程序使用云开发很多小伙伴有不少疑问，大多数疑问其实在官方文档能够得到答案。但是今天小助手还是汇总了几个比较常见的问题，在这里一一为大家解答一下。
Python和Java，是大数据行业最常见的两种编程语言，对于想转行大数据的人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？
低代码开发平台（LCDP）是无需编码（0代码）或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。使具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。
CRUD 应用是具有「创建、读取、更新和删除」四个基本功能进行开发的特定应用程序，可以帮助企业将各种流程数字化，保持工作条理有序。 CRUD 应用通常由数据库、用户界面和 API 组成。其中，数据库是您存储所有数据的地方，用户界面是您的用户进行交互的地方，API 则是一组定义的规则，用于解释应用程序如何相互联系。
1.产品经理（数据分析师）一起给出评估产品功能效果的数据指标，及预期的指标数值范围
说到这个问题的话，那么从PolarDB入手来说，作为开发者关注的数据库技术与创新基本就在里面了。 PolarDB MySQL版是阿里巴巴自研的云原生HTAP数据库。PolarDB MySQL版100%兼容原生MySQL的多个版本，包括MySQL 5.6、MySQL 5.7和MySQL 8.0。PolarDB MySQL版的企业版基于云原生架构、计算存储分离、软硬件一体化设计，为用户提供具备超高弹性和性能、高可用和高可靠保障、高性价比的数据库服务。可以说关于数据库技术和创新，云原生数据库PolarDB 体现的很全面了，下面看一下云原生数据库PolarDB的产品架构图
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