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Java的RuntimeException抛出的条件写在哪?

蛮大人123 2019-12-01 19:50:35 841 浏览量 回答数 1

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10个Java异常的常见问题:报错

kun坤 2020-06-09 11:37:57 3 浏览量 回答数 1

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IO的方式通常分为几种,同步阻塞的BIO、同步非阻塞的NIO、异步非阻塞的AIO。 一、BIO 在JDK1.4出来之前,我们建立网络连接的时候采用BIO模式,需要先在服务端启动一个ServerSocket,然后在客户端启动Socket来对服务端进行通信,默认情况下服务端需要对每个请求建立一堆线程等待请求,而客户端发送请求后,先咨询服务端是否有线程相应,如果没有则会一直等待或者遭到拒绝请求,如果有的话,客户端会线程会等待请求结束后才继续执行。 二、NIO NIO本身是基于事件驱动思想来完成的,其主要想解决的是BIO的大并发问题: 在使用同步I/O的网络应用中,如果要同时处理多个客户端请求,或是在客户端要同时和多个服务器进行通讯,就必须使用多线程来处理。也就是说,将每一个客户端请求分配给一个线程来单独处理。这样做虽然可以达到我们的要求,但同时又会带来另外一个问题。由于每创建一个线程,就要为这个线程分配一定的内存空间(也叫工作存储器),而且操作系统本身也对线程的总数有一定的限制。如果客户端的请求过多,服务端程序可能会因为不堪重负而拒绝客户端的请求,甚至服务器可能会因此而瘫痪。 NIO基于Reactor,当socket有流可读或可写入socket时,操作系统会相应的通知引用程序进行处理,应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。 也就是说,这个时候,已经不是一个连接就要对应一个处理线程了,而是有效的请求,对应一个线程,当连接没有数据时,是没有工作线程来处理的。 BIO与NIO一个比较重要的不同,是我们使用BIO的时候往往会引入多线程,每个连接一个单独的线程;而NIO则是使用单线程或者只使用少量的多线程,每个连接共用一个线程。 NIO的最重要的地方是当一个连接创建后,不需要对应一个线程,这个连接会被注册到多路复用器上面,所以所有的连接只需要一个线程就可以搞定,当这个线程中的多路复用器进行轮询的时候,发现连接上有请求的话,才开启一个线程进行处理,也就是一个请求一个线程模式。 在NIO的处理方式中,当一个请求来的话,开启线程进行处理,可能会等待后端应用的资源(JDBC连接等),其实这个线程就被阻塞了,当并发上来的话,还是会有BIO一样的问题。   HTTP/1.1出现后,有了Http长连接,这样除了超时和指明特定关闭的http header外,这个链接是一直打开的状态的,这样在NIO处理中可以进一步的进化,在后端资源中可以实现资源池或者队列,当请求来的话,开启的线程把请求和请求数据传送给后端资源池或者队列里面就返回,并且在全局的地方保持住这个现场(哪个连接的哪个请求等),这样前面的线程还是可以去接受其他的请求,而后端的应用的处理只需要执行队列里面的就可以了,这样请求处理和后端应用是异步的.当后端处理完,到全局地方得到现场,产生响应,这个就实现了异步处理。 三、AIO 与NIO不同,当进行读写操作时,只须直接调用API的read或write方法即可。这两种方法均为异步的,对于读操作而言,当有流可读取时,操作系统会将可读的流传入read方法的缓冲区,并通知应用程序;对于写操作而言,当操作系统将write方法传递的流写入完毕时,操作系统主动通知应用程序。 即可以理解为,read/write方法都是异步的,完成后会主动调用回调函数。 在JDK1.7中,这部分内容被称作NIO.2,主要在java.nio.channels包下增加了下面四个异步通道: AsynchronousSocketChannel AsynchronousServerSocketChannel AsynchronousFileChannel AsynchronousDatagramChannel 其中的read/write方法,会返回一个带回调函数的对象,当执行完读取/写入操作后,直接调用回调函数。 BIO是一个连接一个线程。 NIO是一个请求一个线程。 AIO是一个有效请求一个线程。 先来个例子理解一下概念,以银行取款为例: 同步 : 自己亲自出马持银行卡到银行取钱(使用同步IO时,Java自己处理IO读写); 异步 : 委托一小弟拿银行卡到银行取钱,然后给你(使用异步IO时,Java将IO读写委托给OS处理,需要将数据缓冲区地址和大小传给OS(银行卡和密码),OS需要支持异步IO操作API); 阻塞 : ATM排队取款,你只能等待(使用阻塞IO时,Java调用会一直阻塞到读写完成才返回); 非阻塞 : 柜台取款,取个号,然后坐在椅子上做其它事,等号广播会通知你办理,没到号你就不能去,你可以不断问大堂经理排到了没有,大堂经理如果说还没到你就不能去(使用非阻塞IO时,如果不能读写Java调用会马上返回,当IO事件分发器会通知可读写时再继续进行读写,不断循环直到读写完成)

津崎平匡 2020-05-06 09:26:35 0 浏览量 回答数 0

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工资低的.Net程序员,活该你工资低:报错

kun坤 2020-06-10 10:00:51 3 浏览量 回答数 1

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【精品问答】Java必备核心知识1000+(附源码)

问问小秘 2019-12-01 22:00:28 870 浏览量 回答数 1

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有点经验的相亲女都知道,程序员是吃青春饭的。 美国硅谷也流行着这样的传说,“如果你在一家大公司工作超过10年,那么你的技术将会落后六个时代。” 61岁的Java之父James Gosling在应聘时遭遇年龄歧视 因为计算机技术迭代太快,程序员超过四十岁,一旦失业似乎下一站就只能是做Uber司机。 然而,美国疫情导致的失业潮,正让各州在疯抢一些懂得COBOL语言的退休程序员,新泽西州州长菲尔·墨菲发出紧急招聘,开出时薪55美元至85美元的价格。 菲尔·墨菲说政府急需精通COBOL语言的程序员 这是因为,各州的政务系统几乎都是用古老的COBOL语言搭建,根本扛不住上网申请申领失业救济金的巨大人流。 过去两周,新泽西州政府已经堆积了超过36.2万份申请,其中一半尚未支付,使用了40多年的失业系统随时需要维护,而目前新泽西州招募到的程序员,最小年龄都在60岁以上。 ** 支撑全球95%ATM交易的语言 ** 上世纪50年代,微型计算机还没有发明,当时的编程语言只有机器和汇编语言,人们需要一种更简单的语言来为那些笨重的大型机编程,COBOL应运而生。 格蕾丝·赫柏 1959年5月,格蕾丝·赫柏(Grace Hopper),就是那位在美国海军办公室记录下第一个“BUG”,并最终成为美国第一位女性海军将军的女程序员,和41名计算机用户和制造商在五角大楼成立了数据系统语言会议(CODASYL)临时委员会。 格蕾丝·霍珀正在教学COBOL编程语言 COBOL是英文Common Business-Oriented Language的缩写,意指面向商业的通用语言,可用于统计报表、财务会计、计划编制、作业调度、情报检索和人事管理等方面的数据处理。 Cobol编程最初是手写表格 同年9月,COBOL确定基本语法,并于1960年12月开始在两家不同供应商的计算机上运行。此后的20年,COBOL成为商业语言的首选。 1960年12月6日,COBOL在RCA上运行测试程序的打印版本 随着PC时代到来,各种编程语言逐次兴起,但COBOL并未退出历史舞台。 2017年,路透社调查发现,全球目前仍有2200亿行COBOL代码,占据活跃代码的80%,大约95%的ATM交易通过COBOL程序。 Micro Focus是一家专门负责维护COBOL代码的公司,其全球产品营销总监德里克·布里顿在去年说,“任何时候,你联系政府部门,转账或查看帐户,支付贷款、买保险、运输包裹、订购一束鲜花或机票,甚至股票交易等等,都是在与COBOL互动。” 在美国,使用COBOL最多的是金融机构,包括银行、保险、金融管理和股票交易相关机构,其次才是政府服务部门。 ** 懂COBOL的程序员越老越值钱 ** 从上世纪90年代开始,美国多个行业专家建议更换基于COBOL的系统,否则系统维护将变得越来越难。 2016年,一份“联邦机构需要更新老化系统”的报告中也提到,美国退役军人事务部还在使用COBOL编程语言的管理系统,“政府部门管理系统应该使用更现代化,可便于维护的编程语言。” 确实,在编程语言排行榜上,COBOL早就没影了,比它年轻30多岁的Java和C语言为争榜首成天闹得不可开交。 而且,虽然COBOL诞生之初是以“简单”为目的,但这个简单是相对的——COBOL经典语录中有一条,“1000行代码实现一个小需求”…… 对于那些学着Java、C语言长大的程序员来说,COBOL过于艰涩难懂,有人将学习COBOL的经历形容为“就像吞下了带刺的立方体状药丸”。 从20世纪80年代末开始,许多大学不再将COBOL纳入计算机科学课程。 网友在推特上晒出COBOL的书 因此,至今精通COBOL语言的程序员,年纪大都在50岁以上,甚至他们的字典里没有退休。 COBOL Cowboys公司创始人比尔·欣肖,75岁还要出门帮美国金融企业修复系统。 有32个孙辈和重孙辈的比尔,早就想关掉公司享受天伦之乐,但架不住以前的客户总找上门。COBOL Cowboys的大多数员工,早就到了退休年龄,老头子们嘴里的“年轻人”,其实也都过了五十岁。 COBOL Cowboys公司创始人比尔·欣肖 还有一位60多岁的COBOL程序员,曾在2012年遭到解雇,被年轻程序员顶替了岗位,但只过了两年,原雇主又找回来求他继续返岗工作。 还有一位70多岁的COBOL程序员,都已经用上了吸氧器,每天早上仍要搭乘政府派来的警车,前往办公室工作。 曾经年轻时的COBOL程序员正在编程 过于古老的特性,赋予COBOL语言“弹性、安全”的优点,近年来从未遭遇黑客入侵。 这恰恰符合金融机构和政府“求稳”的需求。 就在去年,美国马里兰州的巴尔的摩、还有佛罗里达州两座城市的政府系统就遭到黑客的攻击勒索,为了赎回被黑客锁死的市政系统,佛罗里达州政府向黑客支付了两笔总额超过100万美金的比特币赎金。 巴尔的摩市政厅的一扇门上贴着“电脑被黑” 既然早年用COBOL写好的系统能用,而且还足够安全,就让其继续跑着,各地政府都抱着得过且过的态度,直到突然遭遇这次失业潮的冲击。 ** 失业人群挤垮美国古董系统 ** 哪怕美国经济最发达的纽约州,服务政府的计算机系统也是用COBOL语言编程,政府官员也承认,这些设备就像是“大型计算机鼎盛时代的电子古董”。 去年,纽约州才与印度孟买的塔塔咨询服务公司(Tata Consultancy Service)签订了一份5600万美元的长期合同,打算彻底翻新陈旧的政府系统。可惜的是,疫情到得比新的系统更早。 3月,45万纽约市民试图登录劳工部网站申请失业救济,系统不堪重负出现故障,劳工部的热线电话也被打爆。 纽约州州长科莫承认救济发放出了问题,因为许多市民连续几天都可能打不通热线电话。“我对此感到很抱歉,这肯定会让人感到恼火。” 更让人恼火的是,纽约州政府网站还弹出一条消息,要求救济申领人使用一种早已绝版的浏览器——网景领航者(Netscape Navigator),才能进入正常申领流程。 IE都快没人用了,政府指定的版本竟然还是它的祖先。 网景浏览器界面 纽约皇后区的网约车司机穆罕默德,耗费足足4天才打听到申领救济的流程,而且政府要他将自己的工资单传真到政府办公处。 冒着感染新冠病毒的风险,穆罕默德跑遍街头巷尾,最终在一家商场找到了传真机,他立即发送了申请资料。但直到4月4日,他还在家中等待消息,没人告诉他能领到多少救济金,以及何时才能到账。 系统老化引发的问题,正在美国各州轮番上演。 Twitter网友吐槽政府的电脑设备还是40年前的大型机 4月2日,佛罗里达州经济发展部主任对该州的失业网站出现故障做出公开道歉。州政府已开通了纸质申请渠道,可将资料邮寄到政府办公室,然后由第三方服务商录入到系统中。 康涅狄格州劳工部发言人南希·史蒂芬斯也表示,目前政府积压的工作,可能需要5个星期才能完成,跟新泽西一样,他们也在高薪寻找COBOL程序员帮助修复系统。 《纽约时报》报道美国失业率飙升 目前,美国正面临着一波失业高峰,申请失业救济人数已经达到660万人,美国国会承诺给失业者每周600美元的补贴金。然而政府系统不给力导致补助发放遥遥无期,疫情下的失业焦虑无法得到快速缓解。 **翻新成本高到美国政府无法承受 ** 随着程序员逐渐老去,COBOL语言已成为美国政府和金融系统难以解决的痼疾。 2018年,美国信息技术和创新基金会调查了全美400多个政府网站,发现几乎所有网站都未达到基本的技术标准:页面加载速度、移动端兼容性、安全性、高访问量处理能力,均不及业界标准。 2017年,美国有的地方政府还在用window XP “政府和金融,依旧是COBOL编程语言的大客户,目前你很难在联邦政府中找到一个没有用它编写程序的机构。”Micro Focus的COBOL产品销售总监艾瑞说。 美国国土安全部办公室 据统计,COBOL编写的应用程序支持着美国80%银行以上的日常交易、管理着医疗体系中6000万名患者、每天搬运7.2万个集装箱、处理85%的港口业务…… COBOL语言加上2008年出品的 IBM z10大型机服务器,不仅用来跟踪海关执法人员人事聘用和退伍军人的抚恤金发放,甚至还支撑着美国国土安全部的边境执法业务和美国社会保障局的退休金计算业务。 IBM z10 美国大量政府服务和金融系统,都运行在这一古老的基础架构上,这些机构本身就倾向于固守标准化的陈规,毕竟更换语言和系统可能让关键数据面临风险。 只是经年累月下来,过渡到新设备需要耗费的费用和时间成本变得越来越高。 澳大利亚联邦银行 据路透社在2017年报道,澳大利亚联邦银行曾在2012年更换其核心COBOL平台,结果花了5年时间,耗资7.5亿澳元。而澳大利亚另一个政府机构,为将系统语言从COBOL过渡到Java,花了4年时间依然没有解决。 可想而知,要让美国政府彻底翻新这一套系统,需要花费多少的时间和代价。 很难想象,这就是那个拥有全球最顶尖计算机技术的超级大国。

剑曼红尘 2020-04-20 11:16:55 0 浏览量 回答数 0

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厉华:写一个开源容器引擎会是什么样的体验? 热:报错

kun坤 2020-06-10 10:01:12 3 浏览量 回答数 1

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支付宝的性能测试

云效平台 2019-12-01 21:47:13 5472 浏览量 回答数 1

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Android安全开发之通用签名风险

移动安全 2019-12-01 21:14:31 4210 浏览量 回答数 1

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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

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初识Hadoop:报错

kun坤 2020-06-07 00:57:43 0 浏览量 回答数 1

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原版英文链接:点击这里 作者 | Md Kamaruzzaman 译者 | 无明 策划 | 小智 基础设施:条条道路通云端 对于云厂商来说,2019 年是硕果累累的一年。不仅初创公司在使用云计算,那些很注重安全的“保守派”公司(如政府机构、医疗保健机构、银行、保险公司,甚至是美国五角大楼)也在迁移到云端。这种趋势在 2020 年将会继续,大大小小的公司都将(或者至少有计划)迁移到云端。Gartner 公司最近发布了一个数字: 如果你是一个还在考虑要不要迁移到云端的决策者,不妨重新审视一下你的策略。如果你是一个独立开发者,并且还没使用过云基础设施,那么完全可以在 2020 年尝试一下。很多大型的云厂商(如亚马逊、微软、谷歌)都提供了免费的体验机会。谷歌在这方面做得特别大方,它提供了价值 300 美元的一年免费服务。 策划注:阿里、腾讯、华为等国内云厂商同样有免费云服务试用产品。 云平台:亚马逊领头,其他跟上 作为第一大云厂商,亚马逊在 2019 年可谓风生水起。凭借其丰富的产品组合,亚马逊将把它的优势延续到 2020 年。Canalys 发布的 2019 年第三季度报告指出,大型云厂商(AWS、Azure、GCP)占据 56% 的市场份额,其中 AWS 独享 32.6%。 其他云厂商也在努力缩短与 AWS 之间的差距。微软把主要目标转向了大型企业。最近,微软打败了亚马逊,从美国五角大楼拿到了一个 100 亿美元的大单子。这个单子将提升 Azure 的声誉,同时削弱 AWS 的士气。 谷歌一直在推动 CNCF,实现云计算运维的标准化。谷歌的长期目标是让云迁移变得更容易,方便企业从 AWS 迁移到 GCP。IBM 之前斥资 360 亿美元收购了 RedHat,也想要在云计算市场占有一席之地。 在亚太地区,阿里云市场规模超过了 AWS、Azure 的总和,全球排名第三。中国国内腾讯云等企业的增长势头也十分迅猛。 2020 年将出现更多的并购。当然,很多初创公司将会带来新的想法和创新,例如多云服务。因为竞争激烈,这些公司只能从降价和推出更多的创新产品来获取利润。 容器化:Kubernetes 将会更酷 在容器编排领域,虽然一度出现了“三足鼎立”(Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos),但 Kubernetes 最终脱颖而出,成为绝对的赢家。云是一个分布式系统,而 Kubernetes 是它的 OS(分布式的 Linux)。2019 年北美 KubeCon+CloudNativeCon 大会的参会者达到了 12000 名,比 2018 年增长了 50%。以下是过去 4 年参会人数的增长情况。 在 2020 年,Kubernetes 不仅不会后退,只会变得越来越强,你完全可以把赌注压在 Kubernetes 身上。另外值得一提的是,Migrantis 最近收购了 Docker Enterprise,不过收购数额不详。 几年前,人们张口闭口说的都是 Docker,而现在换成了 Kubernetes。Docker 在它的全盛时期未能盈利,反而在优势渐退几年之后才尝试变现。这再次说明,在现代技术世界,时机就是一切。 软件架构:微服务将成为主流 谷歌趋势表明,微服务架构范式在 2019 年持续增长了一整年。 随着软件行业整体逐步迁移到云端,微服务也将成为占主导地位的架构范式。微服务架构崛起的一个主要原因是它与云原生完美契合,可以实现快速的软件开发。我在之前的一篇博文中解释了微服务架构的基本原则及其优势和劣势。 https://towardsdatascience.com/microservice-architecture-a-brief-overview-and-why-you-should-use-it-in-your-next-project-a17b6e19adfd 我假设现在也存在一种回归到单体架构的趋势,因为在很多情况下,微服务架构有点过头了,而且做好微服务架构设计其实很难。微服务架构有哪些好的实践?在之前的另一篇博文中,我也给出了一些大概,希望对读者有用。 https://towardsdatascience.com/effective-microservices-10-best-practices-c6e4ba0c6ee2 编程语言(整体):Python 将吞噬世界 机器学习、数据分析、数据处理、Web 开发、企业软件开发,甚至是拼接黑洞照片,Python 的影子无处不在。 在著名的编程语言排行榜网站 TIOBE 上,Python 位居最流行编程语言第三位,仅次于 Java 和 C 语言。 更有意思的是,在 2019 年,Python 的流行度翻了一番(从 5% 到 10%)。 Python 的崛起将在 2020 年延续,并缩短与 Java 和 C 语言之间的差距。另一门无所不在的编程语言 JavaScript 正面临下行的风险。为什么 Python 的势头会如此强劲?因为它的入手门槛低,有一个优秀的社区在支持,并受到数据科学家和新生代开发者的喜爱。 编程语言(企业方面):Java 将占主导 之前的 TIOBE 网站截图显示,Java 仍然是一门占主导地位的编程语言,并将在 2020 年继续保持这种地位。JVM 是 Java 的基石,其他编程语言(如 Kotlin、Scala、Clojure、Groovy)也将 JVM 作为运行时。最近,Oracle 修改了 JVM 的许可协议。 新的许可协议意味着使用 Java、Kotlin、Scala 或其他 JVM 编程语言的公司需要向 Oracle 支付大额费用。所幸的是,OpenJDK 让 JVM 继续免费。另外,还有其他一些公司为 JVM 提供企业支持。 因为体积和速度方面的问题,基于 JVM 的编程语言并不适合用在今天的无服务器环境中。Oracle 正在推动 GraalVM 计划,旨在让 Java 变得更加敏捷和快速,让它更适合用在无服务器环境中。因为除了 Java,没有其他编程语言可以提供企业级的稳定性和可靠性,所以 Java 将在 2020 年继续占主导地位。 企业版 Java:Spring 继续发力 曾几何时,在企业开发领域,Spring 和 JavaEE 之间存在着白热化的竞争。但因为 Oracle 在 JavaEE 方面没有作为,在竞争中惨败,这导致了“MicroProfile”计划的形成,并最终促成了 JakartaEE。 虽然所有的政策和活动都是围绕 JavaEE 展开,但 Spring 事实上已经赢得了这场企业 JVM 之争。2020 年,Spring 将成为 JVM 生态系统的头牌。 有两个正在进展中的项目,它们旨在减小 Java 的体积,让它更适合用在无服务器环境中。 其中一个是 Micronaut(https://micronaut.io/)。 另一个是 Quarkus(https://quarkus.io/)。 这两个项目都使用了 GraalVM,它们在 2020 年将会得到 Java 社区更多的关注。 编程语言:后起之秀的突破 2000 年代,编程语言的发展出现了停滞。大多数人认为没有必要再去开发新的编程语言,Java、C 语言、C++、JavaScript 和 Python 已经可以满足所有的需求。但是,谷歌的 Go 语言为新编程语言大门打开了一扇大门。在过去十年出现了很多有趣的编程语言,比如 Rust、Swift、Kotlin、TypeScript。导致这种情况的一个主要原因是已有的编程语言无法充分利用硬件优势(例如多核、更快的网络、云)。另一个原因是现代编程语言更加关注开发者经济,即实现更快速更容易的开发。在 Stackoverflow 提供的一份开发者报告中,排名靠前的现代编程语言如下所示(Rust 连续 4 年名列第一)。 在之前的一篇博文中,我深入探讨了现代编程语言,对比 Rust 和 Go 语言,并说明了为什么现在是采用这些语言的好时机。 https://towardsdatascience.com/back-to-the-metal-top-3-programming-language-to-develop-big-data-frameworks-in-2019-69a44a36a842 最近,微软宣布他们在探索使用 Rust 来开发更安全的软件。 亚马逊最近也宣布要赞助 Rust。 谷歌宣布将 Kotlin 作为 Android 官方开发语言,所以,在 JVM 领域,Kotlin 成了 Java 的主要竞争对手。 Angular 使用 TypeScript 代替 JavaScript,将其作为主要的编程语言,其他 JavaScript 框架(如 React 和 Vue)也开始为 TypeScript 提供更多的支持。 这种趋势将在 2020 年延续下去,很多巨头公司将会深入了解新一代编程语言(如 Rust、Swift、TypeScript、Kotlin),它们会站出来公开表示支持。 Web:JavaScript 继续占主导地位 曾几何时,JavaScript 并不被认为是一门强大的编程语言。在当时,前端内容主要通过后端框架在服务器端进行渲染。2014 年,AngularJS 的出现改变了这种局面。从那个时候开始,更多的 JavaScript 框架开始涌现(Angular 2+、React、Vue、Meteor),JavaScript 已然成为主流的 Web 开发语言。随着 JavaScript 框架不断创新以及微服务架构的崛起,JavaScript 框架在 2020 年将继续主导前端开发。 JavaScript 框架:React 闪耀 虽然 React 是在 AngularJS 之后出现的,但在过去十年对 Web 开发产生了巨大的影响,这也让 Facebook 在与 Google+ 的竞争中打了一场胜战。React 为前端开发带来了一些新的想法,比如事件溯源、虚拟 DOM、单向数据绑定、基于组件的开发,等等。它对开发者社区产生了重大影响,以至于谷歌放弃了 AngularJS,并借鉴 React 的想法推出了彻底重写的 Angular 2+。React 是目前为止最为流行的 JavaScript 框架,下图显示了相关的 NPM 下载统计信息。 为了获得更好的并发和用户体验,Facebook 宣布完全重写 React 的核心算法,推出了 React-Fiber 项目。 2020 年,React 仍然是你开发新项目的首选 Web 框架。其他框架(如 Angular/Angular 2+ 或 Vue)呢?Angular 仍然是一个不错的 Web 开发框架,特别适合企业开发。我敢肯定谷歌在未来几年会在 Angular 上加大投入。Vue 是另一个非常流行的 Web 框架,由中国的巨头公司阿里巴巴提供支持。如果你已经在使用 Angular 或 Vue,就没必要再迁移到 React 了。 App 开发:原生应用 在移动 App 开发方面,有关混合应用开发的炒作有所消停。混合开发提供了更快的开发速度,因为只需要一个开发团队,而不是多个。但原生应用提供了更好的用户体验和性能。另外,混合应用需要经过调整才能使用一些高级特性。对于企业来说,原生应用仍然是首选的解决方案,这种趋势将在 2020 年延续。Airbnb 在一篇博文中非常详细地说明了为什么他们要放弃混合应用开发平台 React Native。 https://medium.com/airbnb-engineering/sunsetting-react-native-1868ba28e30a 尽管 Facebook 尝试改进 React Native,谷歌也非常努力地推动混合 App 开发平台 Flutter,但它们仍然只适合用于原型、POC、MVP 或轻量级应用的开发。所以,原生应用在 2020 年仍将继续占主导地位。 在原生应用开发方面,谷歌和苹果分别将 Kotlin 和 Swift 作为各自平台主要的编程语言。谷歌最近再次重申了对 Kotlin 的支持,这对于 Kotlin 用户来说无疑是个好消息。 混合应用开发:React Native 在很多情况下,混合应用是个不错的选择。在这方面也有很多选择:Xamarin、Inoic、React Native 和 Flutter。Facebook 基于成熟的 React 框架推出了 React Native。就像 React 在 Web 框架领域占据主导地位一样,React Native 在混合应用领域也占据着主导地位,如下图所示。 React Native 和 React 有共同的基因,都提供了高度的代码重用性以及“一次开发,到处运行”的能力。React Native 的另一个优势是 Facebook 本身也用它来开发移动应用。谷歌在这个领域起步较晚,但在去年,谷歌的混合应用开发框架 Flutter 获得了不少关注。Flutter 提供了更好的性能,但需要使用另一门不是那么流行的编程语言 Dart。React Native 在 2020 年将继续占主导地位。 API:REST 将占主导地位 REST 是 API 领域事实上的标准,被广泛用在基于 API 的服务间通信上。当然,除了 REST,我们还有其他选择,比如来自谷歌的 gRPC 和来自 Facebook 的 GraphQL。 它们提供了不同的能力。谷歌开发的 gRPC 作为远程过程调用(如 SOAP)的化身,使用 Protobuf 代替 JSON 作为消息格式。Facebook 开发的 GraphQL 作为一个集成层,避免频繁的 REST 调用。gRPC 和 GraphQL 都在各自的领域取得了成功。2020 年,REST 仍然是占主导地位的 API 技术,而 GraphQL 和 gRPC 将作为补充技术。 人工智能:Tensorflow 2.0 将占主导地位 谷歌和 Facebook 也是深度学习 / 神经网络领域的主要玩家。谷歌基于深度学习框架 Theano 推出了 TensorFlow,它很快就成为深度学习 / 神经网络的主要开发库。谷歌还推出了特别设计的 GPU(TPU)来加速 TensorFlow 的计算。 Facebook 在深度学习领域也不甘落后,他们拥有世界上最大的图像和视频数据集合。Facebook 基于另一个深度学习库 Torch 推出了深度学习库 PyTorch。TensorFlow 和 PyTorch 之间有一些区别,前者使用的是静态图进行计算,而 PyTorch 使用的是动态图。使用动态图的好处是可以在运行时纠正自己。另外,PyTorch 对 Python 支持更好,而 Python 是数据科学领域的一门主要编程语言。 随着 PyTorch 变得越来越流行,谷歌也赶紧在 2019 年 10 月推出了 TensorFlow 2.0,也使用了动态图,对 Python 的支持也更好。 2020 年,TensorFlow 2.0 和 PyTorch 将齐头并进。考虑到 TensorFlow 拥有更大的社区,我估计 TensorFlow 2.0 将成为占主导地位的深度学习库。 数据库:SQL是王者,分布式SQL是王后 在炒作 NoSQL 的日子里,人们嘲笑 SQL,还指出了 SQL 的种种不足。有很多文章说 NoSQL 有多么的好,并将要取代 SQL。但等到炒作的潮水褪去,人们很快就意识到,我们的世界不能没有 SQL。以下是最流行的数据库的排名。 可以看到,SQL 数据库占据了前四名。SQL 之所以占主导地位,是因为它提供了 ACID 事务保证,而 ACID 是业务系统最潜在的需求。NoSQL 数据库提供了横向伸缩能力,但代价是不提供 ACID 保证。 互联网公司一直在寻找“大师级数据库”,也就是既能提供 ACID 保证又能像 NoSQL 那样可横向伸缩的数据库。目前有两个解决方案可以部分满足对“大师级数据库”的要求,一个是亚马逊的 Aurora,一个是谷歌的 Spanner。Aurora 提供了几乎所有的 SQL 功能,但不支持横向写伸缩,而 Spanner 提供了横向写伸缩能力,但对 SQL 支持得不好。 2020 年,但愿这两个数据库能够越走越近,或者有人会带来一个“分布式 SQL”数据库。如果真有人做到了,那一定要给他颁发图灵奖。 数据湖:MinIO 将要崛起 现代数据平台非常的复杂。企业一般都会有支持 ACID 事务的 OLTP 数据库(SQL),也会有用于数据分析的 OLAP 数据库(NoSQL)。除此之外,它们还有其他各种数据存储系统,比如用于搜索的 Solr、ElasticSearch,用于计算的 Spark。企业基于数据库构建自己的数据平台,将 OLTP 数据库的数据拷贝到数据湖中。各种类型的数据应用程序(比如 OLAP、搜索)将数据湖作为它们的事实来源。 HDFS 原本是事实上的数据湖,直到亚马逊推出了对象存储 S3。S3 可伸缩,价格便宜,很快就成为很多公司事实上的数据湖。使用 S3 唯一的问题是数据平台被紧紧地绑定在亚马逊的 AWS 云平台上。虽然微软 Azure 推出了 Blob Storage,谷歌也有类似的对象存储,但都不是 S3 的对手。 对于很多公司来说,MinIO 或许是它们的救星。MinIO 是一个开源的对象存储,与 S3 兼容,提供了企业级的支持,并专门为云原生环境而构建,提供了与云无关的数据湖。 微软在 Azure Marketplace 是这么描述 MinIO 的:“为 Azure Blog Storage 服务提供与亚马逊 S3 API 兼容的数据访问”。如果谷歌 GCP 和其他云厂商也提供 MinIO,那么我们将会向多云迈出一大步。 大数据批处理:Spark 将继续闪耀 现如今,企业通常需要基于大规模数据执行计算,所以需要分布式的批处理作业。Hadoop 的 Map-Reduce 是第一个分布式批处理平台,后来 Spark 取代了 Hadoop 的地位,成为真正的批处理之王。Spark 是怎样提供了比 Hadoop 更好的性能的?我之前写了另一篇文章,对现代数据平台进行了深入分析。 https://towardsdatascience.com/programming-language-that-rules-the-data-intensive-big-data-fast-data-frameworks-6cd7d5f754b0 Spark 解决了 Hadoop Map-Reduce 的痛点,它将所有东西放在内存中,而不是在完成每一个昂贵的操作之后把数据保存在存储系统中。尽管 Spark 重度使用 CPU 和 JVM 来执行批处理作业,但这并不妨碍它成为 2020 年批处理框架之王。我希望有人能够使用 Rust 开发出一个更加高效的批处理框架,取代 Spark,并为企业省下大量的云资源费用。 大数据流式处理:Flink 是未来 几年前,实现实时的流式处理几乎是不可能的事情。一些微批次处理框架(比如 Spark Streaming)可以提供“几近”实时的流式处理能力。不过,Flink 改变了这一状况,它提供了实时的流式处理能力。 2019 年之前,Flink 未能得到足够的关注,因为它无法撼动 Spark。直到 2019 年 1 月份,中国巨头公司阿里巴巴收购了 Data Artisan(Flink 背后的公司)。 在 2020 年,企业如果想要进行实时流式处理,Flink 应该是不二之选。不过,跟 Spark 一样,Flink 同样重度依赖 CPU 和 JVM,并且需要使用大量的云资源。 字节码:WebAssembly将被广泛采用 我从 JavaScript 作者 Brandon Eich 的一次访谈中知道了 WebAssembly 这个东西。现代 JavaScript(ES5 之后的版本)是一门优秀的编程语言,但与其他编程语言一样,都有自己的局限性。最大的局限性是 JavaScript 引擎在执行 JavaScript 时需要读取、解析和处理“抽象语法树”。另一个问题是 JavaScript 的单线程模型无法充分利用现代硬件(如多核 CPU 或 GPU)。正因为这些原因,很多计算密集型的应用程序(如游戏、3D 图像)无法运行在浏览器中。 一些公司(由 Mozilla 带领)开发了 WebAssembly,一种底层字节码格式,让任何一门编程语言都可以在浏览器中运行。目前发布的 WebAssembly 版本可以支持 C++、Rust 等。 WebAssembly 让计算密集型应用程序(比如游戏和 AutoCAD)可以在浏览器中运行。不过,WebAssembly 的目标不仅限于此,它还要让应用程序可以在浏览器之外运行。WebAssembly 可以被用在以下这些“浏览器外”的场景中。 移动设备上的混合原生应用。没有冷启动问题的无服务器计算。在服务器端执行不受信任的代码。 我预测,2020 年将是 WebAssembly 取得突破的一年,很多巨头公司(包括云厂商)和社区将会拥抱 WebAssembly。 代码:低代码 / 无代码将更进一步 快速的数字化和工业 4.0 革命意味着软件开发者的供需缺口巨大。由于缺乏开发人员,很多企业无法实现它们的想法。为了降低进入软件开发的门槛,可以尝试无代码(No Code)或低代码(Low Code)软件开发,也就是所谓的 LCNC(Low-Code No-Code)。它已经在 2019 年取得了一些成功。 LCNC 的目标是让没有编程经验的人也能开发软件,只要他们想要实现自己的想法。 虽然我对在正式环境中使用 LCNC 框架仍然心存疑虑,但它为其他公司奠定了良好的基础,像亚马逊和谷歌这样的公司可以基于这个基础构建出有用的产品,就像 AWS Lambda 的蓬勃发展是以谷歌 App Engine 为基础。 2020 年,LCNC 将会获得更多关注。

茶什i 2019-12-26 11:57:03 0 浏览量 回答数 0

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Python 简史 开发 Python 3 的想法是实现一些重大的改变,如摆脱了 Python 的遗留问题:将所有字符串都呈现为 Unicode。正如 Python 的核心开发人员之一布雷特·坎农(Brett Cannon)写道: 人们有时会忘记 Python 诞生的年代。 Guido 于 1989 年 12 月开始对 Python 进行编码,并于 1991 年 2 月首次以开源形式发布。这意味着 Python 本身早于 1991 年 10 月发布的 Unicode 标准的第一版。在随后的几年中,Unicode 标准化后创建的语言选择使用基于 Unicode 编码字符串的实现。 支持任何语言的 Unicode 和文本非常重要。 Python 是一种世界语言,不仅是支持 ASCII 覆盖的罗马字母的语言,这就是 Python 3 在处理文本时将其默认设为“ Unicode”的原因。它保证了所有 Python 3 代码都将支持世界上的每个人,无论编写该代码的开发人员是否明确为其指定 Unicode 编码。 不幸的是,该团队假设每个人都将立即进行大的切换,并使 Python 3 向后不兼容,并将 Python 2 设置为维护分支。但是,许多人不想切换,因为正如改进的 PEP 所说,Python 3 是“相对于 Python 2 的温和的改进。”许多人并没有因为这些带来的不便而切换。当时,Python2、3 最大的区别是将 print 语句更改为 print() 函数语法,这破坏了很多 Python 2 代码。 结果,此后很多年 Python 2 还继续处于积极的开发中。 不过,在 2019 年,Python 3 终于成为了新 Python 软件工程师(大部分)开发的默认语言版本,现在许多公司和项目都在使用 Python 3 的主要功能:f- 字符串、Path、类型提示、异步,当然还包括 Unicode 编码。 缓慢的迭代过程 自从新的版本于 2008 年宣布以来,Python 3 市场份额增长一直很漫长: 最初,有很多理由不采用 Python 3:最重要的是,它与 Python 2 并没有向后兼容。结果导致一些 Python2 的主要库往 Python3 迁移都犹豫不决。2 向 3 转换的转折点发生在大约 2016 年左右的 Python 3.5 发行版中,该版本具有矩阵乘法、asyncio 的引入、OrderedDict 的速度改进以及类型提示的实现,这些提示为 Python3 带来了一些类似于静态语言的实用功能。 Python3 更高版本包含更多功能,例如 Pathlib 库和 f- 字符串操作。通过这些更改,人们使用了许多库(例如用于机器学习的 scikit-learn)开始了向 Python 3 的迁移。 随着越来越多的依赖关系开始升级,一些公司也开始迁移 Python3。 从互联网上的状况来看,您可能以为每个人都完成了 Python3 迁移。 在 Jetbrains 进行的一项调查中,他们制作了 IntelliJ 和 PyCharm 之类的 IDE,有 75%的个人受访者表示他们已经迁移到 Python3。一连串的博客文章都显示了相同的内容,例如,Dropbox 于 2018 年秋季详细说明了他们的迁移 Python3、Instagram 于 2017 年迁移 Python3、Facebook 于 2014 年开始迁移 Python3。在客户的敦促下,Splunk 最近也这样做了 – 往 Python3 迁移。 但是,仅仅因为 Python 2 即将到期,并不意味着公司会在一夜之间停止使用它。我们怎么知道 Python 2 仍在大量的使用?我们可以直接检查 Python 包库 PyPI 的运行情况。2016 年,PyPI 核心开发人员开始将日志发送到 Google 的 BigQuery,以便能够针对它们运行 SQL,这使得根据使用情况做出体系结构决策变得更加容易。 例如,如果要查看过去 30 天内通过 Python 版本下载了哪些库,则可以在 BigQuery 中创建一个新项目(每月查询的前 1TB 是免费的),然后运行: SELECT REGEXP_EXTRACT(details.python, r"^([^\.]+\.[^\.]+)") as python_version, COUNT(*) as download_count, FROM TABLE_DATE_RANGE( [the-psf:pypi.downloads], DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), -31, "day"), DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), -1, "day") ) GROUP BY python_version, ORDER BY download_count DESC LIMIT 100 尽管 Python 3 一直是社区中的主导版本至少一年,但从 PyPI 下载的单个软件包的最新数量显示,2019 年 9 月所有软件包下载中至少有 40%为 2.7 版本。诚然,这比年初的 60%有所下降,但是鉴于 EOL 距离只有数月之遥,所以这个数据仍然很重要。 在每个库的基础上,它变得有些棘手:大多数 Flask 下载都是使用 Python 3 版本完成的,但是只有 26%的 botocore 下载(适用于 Python 的 AWS 开发工具包)正在使用 Python 3。 而且,有几个库需要进行迁移:Twisted 和 PyPy(常用的 JIT 编译器)将无限期保留版本 2。 任何给定软件的寿命终止通常并不意味着该软件不再可用。这确实意味着它不再针对任何安全漏洞或添加任何其他错误修复程序进行更新。但是,不更新到 Python 3 会带来很多风险 - 最重要的是,可能会丢失安全更新,无法利用类型提示和速度提升等新功能。 为什么 Python3 迁移速度这么慢? 开个玩笑,在我写本文的时候,我的 IT 系统还在 Java 8 上运行(按今天的标准,这已经很古老了。但是根据 2018 年的 JVM 生态系统报告,Java 8 仍然是主要的开发环境。) 这就是答案:大多数大型组织,在技术新闻发布的炒作周期之外,其行动要比新闻媒体或博客想像的要慢得多。例如,大多数主要银行仍在运行 FORTRAN 和 COBOL 的编程语言系统。 因此,尽管许多公司描述了他们的迁移策略,但更多的应用软件将长期保留在 Python 2 上。 为什么会这样呢? 在所有决策中,政治发挥的作用和技术指导一样重要 例如,为了在 Facebook 上使用 Python 3,Jason Fried 从 2014 年开始重写 Python3 服务。一路走来,他犯了很多错误,更改了很多代码,并做了很多修改以使其广为人知人们正在做 Facebook 之类的事情,例如参加新的开发人员培训,从而开始使用 Python 3。然后,他与ŁukaszLanga 合作,后者将 Instagram 转换为 Python 3: 2016 年,他和 Langa 在 Facebook 上组建了一个全新的团队,以在公司内部管理 Python3。由于他们是“ Python 团队”,因此他先前提到的“公认权威”起作用。人们认为他们可以在 Facebook 上做出有关 Python 的决定。实际上,Instagram 的迁移项目本身耗时 10 个月。 Guido 和 Langa 现在工作的 Dropbox 花费了三年时间,而直到 Guido 几周前退休为止,它仍在进行中。 诚然,上面这些案例都是巨大的 Python 代码库,但您必须怀疑:如果 Python 的高层人员从事此工作需要花费这么长时间,那么对于一家公司非高层做决策来说可能要花费更多的时间。 安全问题是一个很重要的考量问题 具有讽刺意味的是,您会认为不升级将是更大的风险。但是在较大的组织中,不允许升级 Python3:管理员或安全团队向他们推送更新。在某些情况下,也不允许下载更新 PIP。如果 Python 2 是安全团队同意的默认协议,那么它可能需要做出巨大的努力才能说服人们将其切换到 3,尤其是在受到严格监管(例如医疗保健或金融)和政府的 IT 环境中。 惯性 尽管许多版本的 Linux(例如 RHEL)在 Python 2 和 Python 3 之间都包括了 Python 3,但这绝不是默认值,在 2 和 3 之间切换时,经常发现一些问题,尤其是指向系统版本的链接默认使用 Python2。Python 经历了从 2 到 3 的漫漫长路,个人和具有前瞻性的创业公司都采用了它。现在,第二大迁移将发生在大型企业从 2 开始迁移的时候。关于 Python 2,我们将看到 2020 年 40%使用率的数量进一步减少,但是变化将是递增的。 英文原文

珍宝珠 2020-01-06 10:36:04 0 浏览量 回答数 0
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