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大数据不再是大数据,大数据依然是大数据--我的一篇严肃总结

MapReduce这个西,可以引用Michael Stonebraker的演讲:?当然,MapReduce这个西,Stonebraker是非常的不喜欢的。有人认为他的观点偏激了一。 这样一来,以原始Hadoop为生的Hadoop发行商,走到末路也是必然了。需要对Hadoop生态非常了解的,在公司内护私有的Hadoop集群的开发人员,也会面临洗牌和下岗的问题。 从这个角度来说,现在投身到Hadoop生态圈的开发里,的确不是一个好时候,除非你去的是云厂商。但是我们如果把眼光放的广一点,不把大数据局限在Hadoop生态圈里,么就会是另外一番景象了。 么到今天,线下Hadoop生态圈这个生意,我想会是越来越难做了。如果大家眼里的大数据属于这个范围的话,大数据可以凉凉了。因为有更先进好用便宜的西了。 如果你是想习如何在线下部署管理护这Hadoop生态圈的轮子的话,么现在入场,凉凉了,不如换个方向。

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React V16 给我们带来了西

multiple frames. react-fiber 是为了增强动画、布局、移动端手势领域的适用性,最重要的特性是对页面渲染的优化: 允许将渲染方面的工作拆分为多段进行其中fiber 英文意思是纤, 众所周知,Js 是单线程的,当Js 在执行一段代码功能的过程中会对其他的代码进行堵塞在如今越来越复杂的前端环境下,往往可能需要加载且渲染大量的DOM节点,么在渲染的过程中,即使我们使用了React virtualDom 进行护,但是,也是会阻塞其他功能的进行。 例如,当其他节点渲染的过程中,用户执行了某交互操作,例如点击,输入,手势等, 由于在渲染的过程中会阻塞线程,导致 这交互行为延迟,也就是在用户眼中的卡顿。 这样我们就可以对渲染异常的错误进行捕获监控重写服务器渲染API方法,提供多个以流的渲染方法ReactDOMServer.renderToStream()ReactDOMServer.renderToStaticStream() 直出同的福音有关

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    给刚玩Hadoop的朋友一建议

    理由一: Hadoop 1.x和2.x是完全两个不同的西,并不是像说单机的webserver从1.0升级到2.0么简单的事情。 Hadoop从1.0过度到2.0是整个架构体系全部推翻重写的。从实现方式到用户接口完全是两个完全不同的西,不要简单的认为不过就像nginx从0.8升级到1.4一样。 护人才我觉得互联网外的行业一段时间内基本不用考虑,不是太多了,而是根本没有。Hadoop和云计算最后拼的就是,大规模分布式系统的人才极难培养。 第一、Hadoop就不是一两次讲课就能搞明白的西,除了理论知识,还需要大量的实践经验的支持。 第二、每个Hadoop生态组件都是一个很复杂的玩意,使用确实简单,但是要真正理解每一个组件没么容易。 尤其是Mahout,Spark,R这涉及大量统计和数理论的玩意,你叫一帮搞产品的,毫无编程和统计背景的人来听课,他们真的只能睡午觉,我都觉得让他们过来听Hadoop是很残忍的事情,明明听不懂,因为领导在旁边

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    【陆勤践行】大数据新手入门:给刚玩Hadoop的朋友一建议

    理由一: Hadoop 1.x和2.x是完全两个不同的西,并不是像说单机的webserver从1.0升级到2.0么简单的事情。 Hadoop从1.0过度到2.0是整个架构体系全部推翻重写的。从实现方式到用户接口完全是两个完全不同的西,不要简单的认为不过就像nginx从0.8升级到1.4一样。 护人才我觉得互联网外的行业一段时间内基本不用考虑,不是太多了,而是根本没有。Hadoop和云计算最后拼的就是,大规模分布式系统的人才极难培养。 第一、Hadoop就不是一两次讲课就能搞明白的西,除了理论知识,还需要大量的实践经验的支持。第二、每个Hadoop生态组件都是一个很复杂的玩意,使用确实简单,但是要真正理解每一个组件没么容易。 尤其是Mahout,Spark,R这涉及大量统计和数理论的玩意,你叫一帮搞产品的,毫无编程和统计背景的人来听课,他们真的只能睡午觉,我都觉得让他们过来听Hadoop是很残忍的事情,明明听不懂,因为领导在旁边

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    中间件分析中的选型与实践

    你必须通过一流水数据的各度分析告诉我问题究竟在哪,如果你有了问题之后我怎么能够帮你自动,或者半自动解决,因为要的都是效率。你跟老板说这西有没有用呢? 怎么办呢?有什么立竿见影的方法呢?为什么选择 ELK?1. 决定因素?第一点是老板。技术老大说我以前用这个西,所以我要用这个西,你说什么都没有用,因为他是你领导。 有同说了,你干嘛不直接用 Hadoop,干嘛要套 Kylin 在 Hadoop 上? 可以,你跟你老板说猛砸几个亿,又快又牛逼,什么事都可以解决,关键点在于你什么时候在什么合适的场景,用什么样合适的技术,并且招到所谓合适的人,不要去提大而空的西,实际用数据和数的公式告诉你的老板,这个西非常合适 当然,如果你现在公司还处于快速发展中,你不用说这个西,因为你的业务在逼着你必须用一西做;如果你的公司已经进入平稳期,或者缓慢转型期、下降期的时候,你必须采用这样的模式告诉出钱的人,什么西才最合适

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    详解flutter engine 没被释放的西

    . *- (void)destroyContext;翻译如下:销毁引擎的行上下文。 此方法可用于强制FlutterEngine对象释放所有资源。 访问属性或向其发送消息将导致未定义的行为或行时错误。 一个一个看还有没有被释放吧android:LruCacheLeast Recently Used 近期最少使用算法。 内存管理的一种页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据块(内存块)叫做LRU,flutter engine 会根据哪数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。 编译dart文件用的dart::OSThread在dart 行时负责操作系统线程,创建线程,移除线程,线程查找与管理。 如下图?

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    物理层的西~终于明白了!

    导图:?一、物理层的基本概念; 作用: 物理层解决如何在链接各种计算机的传输媒体(光纤,双绞线等)上传输数据比特流(0和1),而不是指具体的传输媒体。任务:确定传输媒体的接口的一特性;特性: ? ;用户在分配到一定的频带后,在通信过程中自始至终都占用这个频带;频分复用的所有用户在同样的时间占用不同的带宽资源;时分复用;数字信号的传输更多使用时分复用;时分复用技术会造成线路资源的浪费,原因是当某用户在某个时间段没有发送数据时

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    技术选择没么重要

    起来轻松很多。 对于 Fundebug 的技术栈,我经常喜欢和人炫(chui)耀(niu)的一点是我们的所有应用包括 MongoDB 都是行在 Docker 容器里面,这极大的简化了我们的工作。 所谓“如果你手里有一把锤子,所有西看上去都像钉子”,我用了将近 4 年 Docker,非常熟悉也非常喜欢,我当然觉得 Docker 是个好西。如果我们不使用 Docker 会怎样? 当然会比较痛苦,但是我们应该也没有什么大问题。大量公司还没有 Docker 化,它们都活着好好的。 我对技术的迷思 和很多开发者,我也曾经迷信过一技术,谁没年轻过呢? 大毕业设计我曾花了至少 1 个星期时间配置一个 4 个实体机器组成的 Hadoop 集群(当时不熟悉 Linux),而使用 Docker 的话,无需安装,可以直接行。

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    Hadoop总结篇之一------开篇

    从今天开始新的系列:Hadoop总结篇之前的hadoop习篇由于是习过程中随手记下来的一内容,不具有系统性。所以在这个系列中,将凭着这段时间的研究心得,来记录一自认为比较重要的西。 另外一开发过程中使用到的比较零碎的西,将会以外篇的形式记录。hadoop版本:2.7.X由于是第一篇,么先来个综述吧。hadoop我们到底要什么? 后者接管后,根据任务的描述信息,去向resourceManager 申请行task的资源。 task任务启动,么就使用计算框架内容执行具体的计算了。而hdfs文件读取,贯穿于整个job执行阶段。这里有必要说明一下,Job 和Application的关系,其实两者是一个西在不同阶段的描述。 提交的时候叫Job,提交后,hadoop系统跑起来后,就是Application了。就好像一个人小时候在家里,家人都叫乳名。上后,就用正式名字来称呼了。 下一篇将从资源调度框架yarn开始后讲起。

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    怎样提升自己的大数据测试经验?

    这时候别犹豫,你必须要有一个环境来做你想做的事情,如果这个时候拖下去,自而来的西会很快的被忘掉,之后你面试的时候可能什么都答不上来了。这时候争的就是一个机会,一个跑到对方公司打杂的机会。 一切都始于我们的UI自动化,我们的产品是做机器习的么,产品要把计算任务放到hadoop集群上行,而集群是用yarn管理的。 产品使用了hadoop不存在的user?这西我们就会要测试到。 其实不仅仅是多租户,产品跟hadoop集群耦合的地方都要测试。 因为我们是做产品,而不是自家公司自己用,任何与hadoop的配置冲突的地方产品都应该做出相应的处理应该还有一场景,只是我们的业务暂时没碰到,看看之后有没有同补充一下区别大数据测试和的角色别再纠结纯和纯测试了 ,devops流行的今天,开发,和测试这三个职位都互相渗透了。

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    大数据时代是相信数据科还是领导的感觉

    另外一个问题是即使公司试图科地使用数据,他们关注的点也过于聚焦而狭隘。 “大多数与我们合作的公司关注已知的西,他们总是着眼于诸如‘我们希望明年的收入增加6%,让我们确保能搞定6%’之类的西。” 我们很多工作只是浮于表面,或者展示他们其实自己也没有弄懂的一套西。” 不幸的是,尽管技术进步让我们能够非常容易地处理数十亿条数据,但分析本身,却必须依靠与人力完成。 “在过去的三四年中,如果你在任何的一个地方接触过hadoop项目,你就会意识到,能够写一个高效的MapReduce程序并使hadoop高效行是一个相当牛逼的技能。” 但现在新的问题是,大数据技术在迅猛扩散,各种版本的Hadoop、NoSQL,以及提供和整合数据的新方法层出不穷。 “没有一个CIO因为把这西能够‘粘合’在一起而获得奖励。 他说:“看起来传统的组织,实际上已经有一个业务,即他们意识到如果它们以数据为中心,并且利用数据,以及尽可能地结合其它他们能获得的数据,他们就能够基本做出比现在他们能做出来的西更具根本价值的西”,

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    MONGODB 监控 基本 “点” 到西扯 (一)

    最近老有一文字,写 MONGODB 不安全,漏洞,损失之类的文章,点进去看,原来就是没有设置 MONGODB 最基本的 安全验证,俗称用户名密码,你放个数据库,都不安全,这样博人眼球的文字,我比较“ 2 复制状态,mongodb的主副本是随时因为某因素切换的,所以副本状态跟踪辅助节点是否死亡以及是否有新主节点的选择的方法。3 锁定状态的统计,锁定状态显示设置了哪数据锁,以及它们的存在时间长度。 (), 这个命令,这个命令本身是可以在复制集中任何的节点中行的,这个地球人都知道。 所以这里建议的是,在主库行rs.printSlaveReplicationinfo命令。以上的建议在最新的mongodb 的版本依然有效。 需要提到的MONGODB 3.4 以及以前的版本,是不能随便改动 oplog的,这其实不是好事,就如同 MYSQL 不能随便变动 innodb_buffer_pool_size 在MYSQL 行的时候

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    【BDTC 2016】中国移动苏州研发中心大数据部总经理钱岭:大数据研发历程的回顾和思考

    这样没有一个简单的工具层面的西,或者平台层面的西,能满足一线用户的需求,我们认识这个响应速度非常慢,也是一个非常重要的问题。 这给我们另外一个启示,这个西很多实验表明需要自己干,而是说移动自己的人,比如用户自己需要有这个能力,他去做一优化、判断,这样能解决很多的问题。 算法:结构化数据——三大类挖掘算法机器习;非结构化数据——NLP;多媒体数据:深度习。平台:大数据平台,架构——两域四层,采集、计算、存储、能力开放、供给、管理、、安全。 大数据就是业务+数据+平台+算法,在这之后的事情所有的开发工作或者研究工作都会基于这个思开展。大数据实践历程回顾2007年我们从Hadoop入手。 自主研发优点是容易控制节奏、需求,但缺点是投入很大,启动也很慢,至少做半年到一年才可以做出一个好的西来,还有相关的配套等一西

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    ASP.NET + SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP

    ASP.NET + SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP半个月前看到博客园有人说.NET不行篇文章,我只想说你们有时间去抱怨不如多写实在的西。 答案:当然可以的,打个比方:操作单一数据库称为一操作,如果操作相同结构,分布在多个服务器上的多个数据库这个可以称为二操作。 我们只需要对这个二操作进行一层封装,让他支持并行算,把服务器压力分散开,我们不需要写太多西,SQL已经为我们封装了很多,它就好比是一个巨人,而我们只需要站在他的肩膀上,就可以轻松实现针对WEB的大数据处理 3、hadoop适不适合.NET,他有哪缺点? (1)、数据同步慢(2)、事务处理难(3)、异常捕获难(4)、很难与ASP.NET结合,无论是成本,还是自身的支持方面(5)、 需要安装,适合离线大数据处理,但未必适合WEB 4、什么是SqlSugar

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    译文|Airbnb助力Hadoop SQL查询引擎!

    Airbnb当初发明Airpal是因为Airbnb需要一个便捷的数据分析工具,这个工具也应该满足企业用户的需求,而不仅仅是公司23个人的数据小团队。 我们有想利用数据集的营销和调研团队,但是他们必须要通过数据科小组才能得到想要的答案。我们花了10个月的时间生产出了这个西,现在有500多个用户呢。” Hadoop能够识别多种数据,而不仅仅限于SQL语言。Airbnb在亚马逊的云端基础设施上Hadoop的Cloudera分布,但是这家公司最近决定不用Cloudera Impala了。 我们的数据转换工作越多,需要护的独立系统越多,我们就需要更多的研发人员和护成本。所以我们要让这西尽量简洁。” “我们已经取得了一令人惊异的进步,数据科家可以得到更多更快的结果,” Facebook开放源码项目负责人詹姆斯·皮尔斯在Airbnb公司的一份声明中说道, “Airpal将成为一个前端查询引擎。”

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    自建轮子与抱团取暖

    但是在大数据处理平台到底是个什么西上,好像这公司都犯了同样的错误。主要我想还是大家都没有搞清楚大数据和云计算有什么区别。内部有了系统之后,谁都想开放出来给外部用。 至于谷歌,倒是没有么大张旗鼓的推销,但是类似的API在不同产品上都出现过。然而外部的生态圈一直都是围绕着Hadoop展开的,大小用户对于事实标准Hadoop以外的西毫无兴趣。 所以和Hadoop体系的西卖的如火如荼比起来,这几家要么就是产品还没见到影子,要么就是卖的很惨淡。但是从另外一个角度讲,服务内部,这几个系统都是很成功的。 而阿里巴巴也不需要因为要护两套系统而投入更多的人力物力。但是这都不重要了,自建轮子的企业,轮子在自己企业里跑的都很欢,远远超过了Hadoop的生态圈在同一个企业里。 但是这企业如果要做云计算生意的话,不可避免的就需要护两套系统了,值得吗?我也不知道。毕竟,没有自研系统的亚马逊和Facebook,也活的好好的。亚马逊更是因为卖Hadoop的云计算服务而大发特发。

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    前端部署

    ❝ 聊到,很长一段时间我觉得跟前端就是毫无关联的玩意,应该说半毛钱关系都木。 但随着前端工程化的发展,前端基本部署相关知识甚至也逐步被重视,如果你公司的部门很强大,么你也可以完全忽略相关的。 只是树酱觉得,如果你想更多了解前端架构,还是需要具备一定的相关知识储备。 当然,现在云厂商都想应推出自己的Serverless服务(下一篇会讲~),号称让前端更专注业务的开发,而不用担心底层应用的部署和护,对开发者而言可以更多聚焦到业务领域的开发,有兴趣的童鞋可以去玩玩 ❞

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    前端部署

    聊到,很长一段时间我觉得跟前端就是毫无关联的玩意,应该说半毛钱关系都木。 但随着前端工程化的发展,前端基本部署相关知识甚至也逐步被重视,如果你公司的部门很强大,么你也可以完全忽略相关的。 只是树酱觉得,如果你想更多了解前端架构,还是需要具备一定的相关知识储备。 ,例如SPA或者同构项目 添加单元测试 优质的开源包,都有单元测试模块,来保证包的稳定性和代码质量,常见会有build-passing的标记,有兴趣的童鞋可以阅读树酱之前写的前端单元测试事 开发文档 3.2 Dockerfile 配置 dockerfile是一个配置文件,用来让docker build命令清楚操作,创建dockerfile并编写相关配置 FROM node:latest as

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    大咖说——高扬:程序猿一定要大数据吗?

    万变不离其宗的西会帮助一个程序员在职场竞争中获得一定的优势,但是时间再久一,比如到了15年或者20年的时候,这西是不是还能跟10年经验左右的人抗衡呢?这又是个问题了。 这种优势越大,我们就越值得习,反之则不必考虑。么大数据是这样一种西吗? 对于分析能力比较好的程序员,尤其是数比较好的程序员,可以考虑去做机器习、神经网络(深度习)相关的一框架和项目,这类项目的积累性比前面工程性的Hadoop和Spark甚至要更好。 从中长期来看,在机器习和神经网络方面的发展是能够作出一个垂直领域的“无人设备”的——凡是“无人”的西都是改进和发展生产力的,都是会被自己所服务的行业所接纳的西。 而对于项目管理以及其他更高级别的职场人来说,大数据能够带给你的就是更多的思层面和辩证看待数据的逻辑,而且在普及性习的工作中,你会了解到哪技术能做什么,有什么优势。

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    向FT到的第一西@365

    到了大四最后悔的也许就是只是结识了么两个老师吧! ? 背景:为什么提出,有什么意义,分为两个方面的意义:科(理论)意义,实践(经济) 研究现状:(通常要求开门见山):前人所做之工作,“三名”原则,名人名单位,名杂志,引用要杂志多而书本少,除非邻域里很经典的书籍 话外音(判断一个事物的真假,要看其是否持续)预期成果:论文;结果性的西(例如数据与实物)?抓住一个需求:此为话外音,FT提到大疆,说,只要抓住国民经济中的一个点,努力的去做,就会有所成就。 除此次会议之外,在FT身上到的西,就是:前期工作做得扎实!这一点是在YT身上所没有看到的。自己思量,每一个在高校任教的,总是有过人之处,与之相处,必定可以到一西

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