作者:卢钧轶 出处:CENALULU’S TECH BLOG 本文罗列了一些适用于MySQL及运维入门和进阶使用的书籍。 背景:各大论坛上总是有很多同学咨询想学习数据库,或者是为入行DBA做些准备。几年来作为一个MySQL DBA的成长过程有一些积累和感悟,特此拿出来和大家分享。 ---- SQL 入门 在准备成为MySQL DBA之前,能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换;基本的行列转换;SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。 推荐书籍: 《S
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
最近有几个群友问我大数据怎么入门,作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢?我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据,给大家分享一下。
一 慕课网 1.Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇(已学习) 链接:https://www.imooc.com/learn/391 2.Hadoop进阶(已学习) 链接:https://www.imooc.com/learn/890 二 极客学院 1.Hadoop 概述(已学习) 链接:http://www.jikexueyuan.com/course/677.html 2.Hadoop 架构介绍(已学习) 链接:http://www.jikexueyuan.com/course/986.html
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。
一、背景介绍 生产环境中,hadoop的版本选择是一个公司架构之时,很重要的一个考虑因素。这篇文章根据就谈谈现在主流的hadoop版本的比较。如果有不同意见,或者指正,希望大家能交流。 Apache Hadoop:Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。称为社区版Hadoop。 第三方发行版Ha
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。
随着两会中间央视新闻天天说大数据,很多人纷纷开始关注大数据和Hadoop以及数据挖掘和数据可视化了,我现在创业,遇到很多传统数据行业往Hadoop上面去转型的公司和个人,提了很多问题,大多数问题还都是差不多的。所以我想整理一些,也可能是很多人都关注的问题。
《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 :零基础入门 《穿越计算机的迷雾》:零基础,但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 :除了第6章是讲压缩之外,别的都应该读一下
Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初,在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
本文探讨了Linux运维工程师必须掌握的关键技能,以满足不断增长的技术需求。涵盖了操作系统管理、网络配置、安全性、脚本编程等方面的技能要求,旨在为Linux运维工程师提供指导,并帮助他们在竞争激烈的IT行业中脱颖而出。
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。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示,预计到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 大数据专
大数据人才缺口达150万 全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示,预计到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000! 事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 如大
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。
前言,学大数据要先换电脑: 保证电脑4核8G内存64位操作系统,尽量有ssd做系统盘,否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。 1,语言要求 java刚入门的时候要求javase。 scala是学习spark要用的基本使用即可。 后期深入要求: java NIO,netty,多线程,ClassLoader,jvm底层及调优等,rpc。 2,操作系统要求 linux 基本的shell脚本的使用。 crontab的使用,最多。 cpu,内存,网络,磁盘等瓶颈分
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么? 这个问题太笼统,基本上算法和应用是两个人来做的,可能是数据挖掘职位。做算法的比较少,也比较高级,其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了),更多的是技术选型,特征工程抽取,最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等,还是要求扎实的算法和数据结构功底,以及丰富的分布式计算的知识的,以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的,很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用,数据清洗,用现成的库建模,如果你自己不往算法或者
原文链接:三分钟走进袋鼠云一站式全自动化全生命周期运维管家 ChengYing(承影)
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
(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
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
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进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热,由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作,因此决定在大数据领域对自己的所见所闻,来对该行业之外的人士所做一个讲述,以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
相信你才被鹿晗搞死微博服务器小惊动了会儿,相信你也为立即处理了微博服务瘫痪的运维小哥点赞,有没有也想成为这样的一个人,一行代码指挥上前台服务器,服务成千上万的网民。 他就是Linux运维工程师。 最近三年来,随着大数据与云计算的应用,Linux运维工程师已经越来越成为业界的宠儿,相关岗位数量增长了150%,平均薪资增长了16%。而相应的,由于这些概念才方兴未艾,大多数运维工程师又没办法自学,只好眼睁睁看着这些高薪岗位被其他人占据。 而自己依旧从事着一些其他的互联网基础工作,被大量加班挤压学习时间,周而复
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?
之前的内容,我们为大家分享了ChengYing入门介绍,以及ChengYing部署Hadoop集群实战,本期我们为大家分享ChengYing安装原理。
Python是一门面向对象的编程语言,编译速度超快,从诞生到现在已经25个年头了。它具有丰富和强大的库,常被称为“胶水语言”,能够把用其他语言编写的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。其特点在于灵活运用,因为其拥有大量第三方库,所以开发人员不必重复造轮子,就像搭积木一样,只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
作为互联网的幕后英雄,Linux运维工程师长期隐匿在大众认知范围之外,关于运维的讨论仍旧是一片无人涉足的荒漠。在某知名行业研究调查结果中,非互联网从业者对于运维相关问题的回复有三个高频词汇是:不知道、没听过、网管。当调查人员告诉他们科幻电影中展示黑客高超技巧时的命令行界面正是大多数运维工程师每日工作环境时,他们发出极其一致的惊叹。
饶琛琳
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
运维的发展日新月异,曾几何时,运维仅仅是被认知为跑机房,装系统,设计网络,给开发擦屁股。但是现在运维变得极度重要,运维职责也更加细化,譬如稍大点的公司就将运维划分为基础运维,网络运维,DBA, 应用运维,架构师。其实我个人认为系统架构师应该都安排在运维里,开发团队应该率属于运维团队才好。
记得刚接触到hadoop的时候跟大部分人一样都会抱怨hadoop的安装部署问题,对于一个新手来说这这的是个头疼的问题,可能需要花费一整天的时间才能把分布式环境安装配置好。在刚接触hadoop的一段时间里,可以说对于hadoop的理解一直都是停留在相对较肤浅的层面。后来随着自己的不断摸索以及向圈内的前辈大神请教交流(主要是向大神请教学来的),自己对于hadoop的认识以及应用也就更加娴熟。
随着 Uber 的业务持续增长,我们用了 5 年时间扩展 Apache Hadoop(本文中称为“Hadoop”),部署到了 21000 多台主机上,以支持多种分析和机器学习用例。我们组建了一支拥有多样化专业知识的团队来应对在裸金属服务器上运行 Hadoop 所面临的各种挑战,这些挑战包括:主机生命周期管理、部署和自动化,Hadoop 核心开发以及面向客户的门户。
最近试了下在百度和 Google 搜索自己的id,结果真的差距不小。百度给 CSDN 的权重太高了。。(让人喷饭!)
【编者按】本文作者Raymie Stata是Hadoop即服务公司Altiscale的创始人兼CEO,也是雅虎前任CTO,协助雅虎完成开源策略,并参与Apache Hadoop项目的发起。Hadoop的扩展和运维是非常复杂的过程,在其具体的实施过程中隐藏着潜在的危机,Raymie根据经验罗列了7项危机信号和相应的解决方案,帮助使用者提前避免灾难的发生。 以下为译文: Hadoop扩展是一个非常复杂的过程,这里罗列了7种常见问题和解决方案。 所有Hadoop实施都存在着潜在的危机,包括一些非常棘手的
7 月 28 日,在袋鼠云 2022 产品发布会上,袋鼠云技术负责人思枢正式宣布旗下产品「大数据基础平台 EasyMR」发布。
目前最火的大数据,很多人想往大数据方向发展,想问该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果你自己感到迷茫,或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展...... 那么我就
文|Slaytanic 随着两会中间央视新闻天天说大数据,很多人纷纷开始关注大数据和Hadoop以及数据挖掘和数据可视化了,我现在创业,遇到很多传统数据行业往Hadoop上面去转型的公司和个人,提了很多问题,大多数问题还都是差不多的。所以我想整理一些,也可能是很多人都关注的问题。 关于Hadoop版本的选择? 目前为止,作为半只脚迈进Hadoop大门的人,我建议大家还是选择Hadoop 1.x用。可能很多人会说,Hadoop都出到2.4,为啥还用1.x呢,说这话一听就没玩过hadoop。 理由一: Hado
1. 高容错性:HDFS通过数据复制和故障检测机制确保数据的高可用性。每个文件被分割成多个块,并存储在多个DataNode(数据节点)上,通常有多个副本。即使部分硬件故障导致部分数据丢失或不可访问,系统仍能通过其他副本恢复数据。
这一年,数据圈口碑炸裂的好书,今天给大家做个大盘点。也希望大家能多了解一些领域,或许还能从中培养出新的兴趣。
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?
在近期的 Kylin Data Summit 上,好买财富平台架构总监王晔倞在互联网专场上分享了好买财富在中间件运维分析平台的演进过程。好买财富为什么选择从广泛应用的 ELK 转向 Apache Kylin 呢?
【大数据入门:手把手教你搭建Hadoop】Ambari2.7.4+HDP3.1.4+CentOS7离线搭建详细图文教程(上)
昨晚在公司留下来主动加班,不是为了赶项目进度,也不是为了改bug,说起来原因让人吃惊:我竟与一位来自北京的粉丝聊了一宿,晚上11点才打车回了住的地方。
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;
嗨,大家好。我是薄荷加点糖,我是一名java后端开发,一名彻头彻尾的coder。我今天的分享主要想解决的问题是 (下一张PPT)
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