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    开发数据源支持系统

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反向一觉 2019-12-01 21:02:56 1049 浏览量 回答数 0

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OpenSearch的数据源及插件是什么?

轩墨 2019-12-01 20:55:51 1089 浏览量 回答数 0

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可以换系统的,操作系统选择建议Windows系统内含正版激活。适合于运行Windows下开发的程序,如.net等。支持SQL Server等数据库(需自行安装)。可以使用远程桌面方式登录进行管理。备注:为了保证性能体验,1G以上内存才能很好支持该系统。Linux最流行的服务器端操作系统,强大的安全性和稳定性。免费且开源,轻松建立和编译源代码。通过SSH方式远程访问您的云服务器。一般用于高性能web等服务器应用,支持常见的PHP/Python等编程语言,支持MySQL等数据库(需自行安装)。 阿里云提供以下Linux操作系统:CentOS (推荐) 请使用yum方式在线安装软件。 Ubuntu 请使用aptitude方式在线安装软件。Debian 请使用apt-get方式在线安装软件。Aliyun Linux 请使用yum方式在线安装软件。 可以换系统的

元芳啊 2019-12-02 03:18:57 0 浏览量 回答数 0

部署你的第一个k8s应用

2000件阿里云帽衫等你领,无需一行代码,5分钟一键部署上线WordPress

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MaxCompute产品简介:与其它阿里云服务的集成使用

行者武松 2019-12-01 22:01:13 1482 浏览量 回答数 0

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【投票】Windows& Linux操作系统您习惯哪个?

fanyue88888 2019-12-01 20:23:56 15905 浏览量 回答数 23

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不同的数据库连接数据库的方式不同,但是大体分为几种:ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互连)是微软公司开放服务结构(WOSA,Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分,它建立了一组规范,并提供了一组对数据库访问的标准API(应用程序编程接口)。这些API利用SQL来完成其大部分任务。DAO(Data Access Objects):数据访问对象是用来显露了Microsoft Jet数据库引擎(最早是给Microsoft Access 所使用,现在已经支持其它数据库),并允许开发者通过ODBC直接连接到其他数据库一样,直接连接到 Access 表。DAO 最适用于单系统应用程序或在小范围本地分布使用。其内部已经对Jet数据库的访问进行了加速优化,而且其使用起来也是很方便的。所以如果数据库是Access数据库且是本地使用的话,建议使用这种访问方式---应用的专一性RDO(Remote Data Objects)远程数据对象是一个到ODBC的、面向对象的数据访问接口,它同易于使用的DAO style组合在一起,提供了一个接口,形式上展示出所有ODBC的底层功能和灵活性。尽管RDO在很好地访问Jet或ISAM数据库方面受到限制,而且它只能通过现存的ODBC驱动程序来访问关系数据库。但是,RDO已被证明是许多SQL Server、Oracle 以及其他大型关系数据库开发者经常选用的最佳接口。RDO提供了用来访问存储过程和复杂结果集的更多和更复杂的对象、属性,以及方法。---无疑是在odbc基础上的OLE DB 是 Microsoft 的一个战略性系统级编程接口,用于管理整个组织内的数据。OLE DB 是建立在 ODBC 功能之上的一个开放规范。ODBC 是为访问关系型数据库而专门开发的,OLE DB 则用于访问关系型和非关系型信息源,例如主机 ISAM/VSAM 和层次数据库,电子邮件和文件系统存储,文本、图形和地理数据以及自定义业务对象。 OLE DB 定义了一组 COM 接口,对各种数据库管理系统服务进行封装,并允许创建软件组件,实现这些服务。OLE DB 组件包括数据提供程序(包含和表现数据)、数据使用者(使用数据)和服务组件(处理和传送数据,例如,查询处理器和游标引擎)。OLE DB 接口有助于平滑地集成组件,这样,OLE DB 组件厂商就可以快速地向市场提供高质量 OLE DB 组件。此外,OLE DB 包含了一个连接 ODBC 的“桥梁”,对现用的各种 ODBC 关系型数据库驱动程序提供一贯的支持。---号称取代odbc,但也兼容odbcADO(ActiveX Data Object)是DAO/RDO的后继产物。ADO 2.0在功能上与RDO更相似,而且一般来说,在这两种模型之间有一种相似的映射关系。ADO"扩展"了DAO和 RDO 所使用的对象模型,这意味着它包含较少的对象、更多的属性、方法(和参数),以及事件。 作为最新的数据库访问模式,ADO的使用也是简单易用,所以微软已经明确表示今后把重点放在ADO上,对DAO/RDO不再作升级,所以ADO已经成为了当前数据库开发的主流。 ADO涉及的数据存储有DSN(数据源名称)、ODBC(开放式数据连接)以及OLE DB三种方式。后面的例程将详细讲解这三种方式的具体访问实现。---可以说是对odbc,oledb这些系统级的编程接口的汇接,并对DAO,RDO这些应用级的编程接口的升级吧。

卓刀 2019-12-02 00:38:22 0 浏览量 回答数 0

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MaxCompute用户指南:数据上传下载:工具介绍

行者武松 2019-12-01 22:01:51 1368 浏览量 回答数 0

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Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系(OneModel、OneID、OneService),集产品、技术、方法论于一体,一站式地为您提供集数据引入、规范定义、数据建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系,驱动创新。Dataphin的主要功能模块包括: • 平台管理 平台管理是Dataphin的基础功能,主要包含全局化功能设置和首页引导。该功能帮助您系统地了解和熟悉整个产品,快速开始工作,并进行必要的系统管理与控制,保障各模块正常运转。 o 全局化功能设置包括计算设置与成员管理、智能引擎。 o 首页引导详情请参见Dataphin首页。 • 全局设计 基于业务全局,从顶层自下规划设计业务数据总线,包括:划分命名空间、定义主题域及相关名词、划分管理单元(即项目)、定义数据源及计算引擎源。 • 数据引入 数据引入基于全局设计定义的项目空间与物理数据源,将各业务系统、各类型的数据抽取加载至目标数据库。这个过程可以实现各类业务数据的同步与集成,助您完成基础数据中心建设,为后续进一步加工数据奠定基础。 • 规范定义 基于全局设计定义的业务总线、数据引入构建的基础数据中心,根据业务数据需求,结构化地定义数据元素(例如维度、统计指标),保障数据无二义性地标准化、规范化生产。 • 建模研发 基于规范定义的数据元素,设计与构建可视化的数据模型。数据模型提交发布后,系统智能自动化地生成代码与调度任务,完成公共数据中心的全托管建设。 • 编码研发 基于通用的代码编辑页面,灵活地进行个性化的数据编码研发,完成任务发布。 • 资源及函数管理 o 支持管理各种资源包(例如JAR、文本文件),以满足部分数据处理需求。 o 支持查找与使用内置的系统函数。 o 支持用户自定义函数,以满足数据研发的特殊加工需求。 • 数据萃取 基于Dataphin数据建模研发沉淀的数据,萃取提供以目标对象为中心的数据打通和深度挖掘,并生成代码与调度任务,完成实体对象识别、连接及标签生产,可快速应用于各类业务。 • 调度运维 对建模研发、编码研发生成的代码任务进行基于策略的调度与运维,确保所有任务正常有序地运行。调度运维操作包括:部署数据生产任务、查看任务运行情况、管理及维护任务之间的依赖关系。 • 元数据中心 支持采集、解析和管理基础数据中心、公共数据中心、萃取数据中心的元数据。 • 资产分析 o 在元数据中心基础上,深度分析元数据,实现数据资产化管理。 o 为您可视化地呈现资产分布、元数据详情等,方便您快速查找、深度了解数据资产。 • 即席查询 支持用户通过自定义SQL等方式,查询数据资产中的数据。同时,通过查询分析引擎,快速获取物理表、逻辑表(即数据模型,或逻辑模型)的数据查询结果。 • 数据服务 数据服务为您提供高效便捷的主题式查询功能及有效的全链路企业内API生命周期托管,真正实现低门槛API开发,帮助您更好地进行数据资产应用以实现价值化。

LiuWH 2020-03-23 11:15:47 0 浏览量 回答数 0

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• 高性能数据汇聚:通过标签体系实现跨存储类型的数据源整合,降低数据同步运维成本。 • 业务化数据管理:零脚本积累标签画像资产,将数据开发与高频业务运营实现解藕,提升运营效率。 • 智能分析模型:灵活配置交互式界面,支持多维透视、钻取分析、群体计算等热门分析模型。 • 便捷数据服务:灵活可沉淀的数据接口,快速集成标签数据、画像报告到至各业务系统。

LiuWH 2020-03-24 09:20:29 0 浏览量 回答数 0

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个人开发组件和公共组件功能 组件开发工作台提供了个人组件开发功能。新开发的个人组件仅支持开发者可见并使用,可通过将个人组件打包上传到公开组件包,供其他客户使用,且后续可支持正式商用。 强大的本地开发功能 通过配套的组件本地开发工具(material-cli),支持实时开发和编译组件,并将其上传到组件开发工作台。在组件开发工作台支持实时预览组件效果,或模拟线上环境预览组件效果。 组件管理功能 组件开发工作台提供了组件管理功能,包括创建、搜索、编辑、删除和发布等,便于开发者管理和使用更多的丰富组件。 快速上传和构建 组件开发工作台支持一键上传和查看构建进度功能。将开发好的组件打包成ZIP文件一键上传后,可实时查看构建进度。IoT Studio系统会反馈构建结果到组件开发工作台,并产生相应的构建日志。如果系统反馈构建失败,可通过构建日志查看构建失败的原因。 组件操作文档管理 组件开发工作台提供了可预览且会自动保存的Markdown编辑器,用于编辑组件操作文档,包括概述(必须编辑)、样式配置、数据源配置和动作配置等。针对需要市场化的组件,还提供了组件案例编辑功能,便于组件市场化。 一键发布 组件开发工作台提供了组件一键发布功能,且支持组件的多次发布。代码构建完成后,即可一键完成组件的发布。如果开发者多次发布组件,支持查看发布历史和管理发布状态等功能。

剑曼红尘 2020-03-26 20:58:55 0 浏览量 回答数 0

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如何通过数据集成导入导出数据

猫饭先生 2019-12-01 21:20:52 1275 浏览量 回答数 0

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如何通过数据集成将数据导入 Redis

云栖大讲堂 2019-12-01 21:20:31 1005 浏览量 回答数 0

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首先,我们要清楚的便是每个系统之间的差别,以及在阿里云上的差别: 1. Windows 1.1) 系统内含正版激活。 1.2) 适合于运行Windows下开发的程序,如.net等。 1.3) 支持SQL Server等数据库(需自行安装)。 1.4) 可以使用远程桌面方式登录进行管理。 注:512内存不支持选择Windows系统,1G以上内存才能很好支持该系统。 2. Linux 2.1.1) 最流行的服务器端操作系统,强大的安全性和稳定性。 2.1.2) 免费且开源,轻松建立和编译源代码。 2.1.3) 通过SSH方式远程访问您的云服务器。 2.1.4) 一般用于高性能web等服务器应用,支持常见的PHP/Python等编程语言,支持MySQL等数据库(需自行安装)。 2.2 CentOS (推荐)请使用yum方式在线安装软件。 2.3 Ubuntu请使用aptitude方式在线安装软件。 2.4 Debian请使用apt-get方式在线安装软件。 2.5 Aliyun Linux(兼容 Red Hat)请使用yum方式在线安装软件,yum源需要自行购买redhat的商业支持。 操作系统更换规则: 1.更换操作系统 更换系统之前请先停止云服务器,云服务器更换操作系统会直接重置系统盘【IP不变】,系统盘数据将会丢失! 请您注意: 1.1. 更换操作系统会使云服务器的系统盘更换为新的镜像,原有系统盘的数据都会丢失。 1.2. 云服务器数据盘的数据不会受到影响。 1.3. 建议您将系统盘的个人数据备份到数据盘中,或采用其他方式进行备份。 1.4. 因您没有备份系统盘相关个人数据而造成的数据丢失,阿里云不承担责任。 1.5. 内存为512M云服务器不支持更换Windows操作系统。 2. CPU/内存与操作系统的选择 2.1)如需选择/变更4G以上内存请您选择64位操作系统(32位操作系统存在寻址限制)。 2.2) 如您选择32位操作系统,4G以上内存页面暂不展示,只有云服务器更换为64位操作系统才可展示。 2.3)Windows 32位操作系统支持最高CPU为4核。 2.4)配置:[CPU:1核;内存:512M] 的云服务器不支持选择/更换Windows操作系统。 Windows篇 阿里云提供了6种window系统,涵盖了Server 2003 sp2以及Server 2008 R2这两大类操作系统。 其中又分为了32位和64位 (1)如何选择32位还是64位 32位系统相比64位系统,最主要的限制体现在内存的大小上。因为32位本身的限制,其最大只可支持到4GB内存,如果您的网站要使用高于4GB的内存或者以后有扩充内存寻到4GB以上的打算,请使用64位操作系统。 (2)选择2003还是选择2008 对于windows来说,我个人建议是选择版本越高的越好。相对来说新版本漏洞相对来说更少,而且IIS 7.5相对于IIS6提供了更多的功能以及更方便的控制台。但是考虑到大家的机器配置不同,在此给出一下几种选择: A:配置低于双核 2GB内存:选择server2003 不装数据库配置双核4GB: server 2003 mssql 或者 server 2008 R2 不带数据库 B:配置高于双核 8GB:serever 2008 R2 mssql 建议如果大家要在云服务器上跑数据库,尽量选择大内存配置,或者降低配置去选用RDS (3)中英文、安全加固版如何选择 这个就依据大家各自的喜好来了,在此不多说了至于Windows服务器配置教程,因为网上教程很多而且相对于Linux来说Windows配置难度更低,所以Windows的配置教程会比较晚的放出。 Linux篇 (1)这些linux大类有什么区别 Debian:用的deb包,使用APT包管理系统。 同时Debian提供了大多数软件比较新的版本,并且提供了更多的软件包(相对于原版Red Hat)。Debian的优点在于更新迅速,软件包完善(Ubuntu尤其),操作便利。缺点是部分时候稳定性欠佳,跟进最新软件有可能存在Bug。 Centos:用rpm包,使用yum包管理系统。 相对于Debian来说,Centost的一大特点就是慢。大部分软件停留在稳定版本,而且相距最新版版本也差较多。而且某些新版软件的一些新特性支持也比较慢,比如php-fpm。 因为Centos是面向企业用户提供的操作系统,所以在稳定性上十分突出,一般在新功能或稳定性的选择上更倾向于后者。只有当某个功能完全确定稳定了,才会加入到系统里。优点是系统稳定,技术文档完善,如果付费的话能得到企业级别的技术支持。缺点是软件包比较老旧,而且一些较新功能会欠缺。 总结一下:如果你喜欢尝鲜,喜欢用最新的功能或喜欢折腾系统,那么Debian是个更好的选择。 上手难度 Ubunt<Debian<Redhat=Centos (2)Debian与Ubuntu的选择 Ubuntu是基于Debian所开发,可以简单地认为Ubuntu是Debian的功能加强版。 与Debian相比,Ubuntu提供了更人性化系统配置,更强大的系统操作以及比Debian更激进的软件更新。 Ubuntu与Debian比较,可以认为Debian更趋向于保守一些,Ubuntu对新手友好度更高,上手更容易。 用过Ubuntu的都会体会到它的易用,反之如果用过Ubuntu再换到别的系统,都会觉得不适应,Ubuntu真的很方便。 个人建议,如果你打算选择Debian类的,建议选择Ubuntu。 Ubuntu提供了更好的操作,更激进的软件更新,更方便管理软件以及相差无几的稳定性。 如果你不想放弃稳定,那么请选择Debian。 关于Ubuntu版本选择: 在此解释下Ubuntu的版本支持时间。Ubuntu普通版本只提供18个月的技术支持,过期则不管。 服务器版本提供长达五年的技术支持。所以建议大家选择12.04 版,提供长达5年的技术支持,可以确保在静候相当长的一段时间内你的服务器可以继续收到系统升级补丁以及可用的软件源。 (3) Centos 的选择 对于阿里云Centos的选择,建议选择Centos 6.5版本,带来了更多的新特性以及更多的新功能。 除非你的软件需要php 5.1的环境,那么就选择Centos6.5。如果网站需要支持php5.1,只能选用Centos 5.8。 至于具体版本选择,建议php 5.1用户选择Centos 5.8,其他的用户则为Centos 6.5。 答案来源网络,供您参考

问问小秘 2019-12-02 02:13:05 0 浏览量 回答数 0

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Java开发工程师必备技能

小柒2012 2019-12-01 20:55:20 11780 浏览量 回答数 3

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Data Pipeline数据如何导入?

nicenelly 2019-12-01 21:25:32 1171 浏览量 回答数 0

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Data Pipeline数据如何导入?

nicenelly 2019-12-01 21:10:55 1411 浏览量 回答数 0

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一:C语言 嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础,C语言是嵌入式领域最重要也是最主要的编程语言,通过大量编程实例重点理解C语言的基础编程以及高级编程知识。包括:基本数据类型、数组、指针、结构体、链表、文件操作、队列、栈等。 二:Linux基础 Linux操作系统的概念、安装方法,详细了解Linux下的目录结构、基本命令、编辑器VI ,编译器GCC,调试器GDB和 Make 项目管理工具, Shell Makefile脚本编写等知识,嵌入式开发环境的搭建。 三:Linux系统编程 重点学习标准I/O库,Linux多任务编程中的多进程和多线程,以及进程间通信(pipe、FIFO、消息队列、共享内存、signal、信号量等),同步与互斥对共享资源访问控制等重要知识,主要提升对Linux应用开发的理解和代码调试的能力。 四:Linux网络编程 计算机网络在嵌入式Linux系统应用开发过程中使用非常广泛,通过Linux网络发展、TCP/IP协议、socket编程、TCP网络编程、UDP网络编程、Web编程开发等方面入手,全面了解Linux网络应用程序开发。重点学习网络编程相关API,熟练掌握TCP协议服务器的编程方法和并发服务器的实现,了解HTTP协议及其实现方法,熟悉UDP广播、多播的原理及编程方法,掌握混合C/S架构网络通信系统的设计,熟悉HTML,Javascript等Web编程技术及实现方法。 五:数据结构与算法 数据结构及算法在嵌入式底层驱动、通信协议、及各种引擎开发中会得到大量应用,对其掌握的好坏直接影响程序的效率、简洁及健壮性。此阶段的学习要重点理解数据结构与算法的基础内容,包括顺序表、链表、队列、栈、树、图、哈希表、各种查找排序算法等应用及其C语言实现过程。 六:C++ 、QT C++是Linux应用开发主要语言之一,本阶段重点掌握面向对象编程的基本思想以及C++的重要内容。图形界面编程是嵌入式开发中非常重要的一个环节。由于QT具有跨平台、面向对象、丰富API、支持2D/3D渲染、支持XML、多国语等强大功能,在嵌入式领域的GUI开发中得到了广范的应用,在本阶段通过基于QT图形库的学习使学员可以熟练编写GUI程序,并移植QT应用程序到Cortex-A8平台。包括IDE使用、QT部件及布局管理器、信息与槽机制的应用、鼠标、键盘及绘图事件处理及文件处理的应用。 七:Cortex A8 、Linux 平台开发 通过基于ARM Cortex-A8处理s5pv210了解芯片手册的基本阅读技巧,掌握s5pv210系统资源、时钟控制器、电源管理、异常中断控制器、nand flash控制器等模块,为底层平台搭建做好准备。Linux平台包括内核裁减、内核移植、交叉编译、GNU工具使用、内核调试、Bootloader介绍、制作与原理分析、根文件系统制作以及向内核中添加自己的模块,并在s5pv210实验平台上运行自己制作的Linux系统,集成部署Linux系统整个流程。同时了解Android操作系统开发流程。Android系统是基于Linux平台的开源操作系统,该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成,是首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件,目前它的应用不再局限于移动终端,还包括数据电视、机顶盒、PDA等消费类电子产品。 八:驱动开发 驱动程序设计是嵌入式Linux开发工作中重要的一部分,也是比较困难的一部分。本阶段的学习要熟悉Linux的内核机制、驱动程序与用户级应用程序的接口,掌握系统对设备的并发操作。熟悉所开发硬件的工作原理,具备ARM硬件接口的基础知识,熟悉ARM Cortex-A8处理器s5pv210各资源、掌握Linux设备驱动原理框架,熟悉工程中常见Linux高级字符设备、块设备、网络设备、USB设备等驱动开发,在工作中能独立胜任底层驱动开发。 以上就是列出的关于一名合格嵌入式Linux开发工程师所必学的理论知识,其实,作为一个嵌入式开发人员,专业知识和项目经验同样重要,所以在我们的理论学习中也要有一定的项目实践,锻炼自己的项目开发能力。

知与谁同 2019-12-02 01:22:27 0 浏览量 回答数 0

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如何选择适合自己网站的操作系统

随歌 2019-12-01 22:02:48 18238 浏览量 回答数 6

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大型网站数据库解决方案

rds-pd 2019-12-01 21:53:32 17567 浏览量 回答数 8

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额。问题已解决######iReport和 jasperreport是什么关系?######iReport是一个辅助jasperReport的报表模板设计工具。简单来说就是一个图形化的设计工具,可以在windows上安装。上面的截图就是iReport###### 数据库驱动在FineReport很简单 1. 概述 制作报表前首先需要定义数据来源,实际用户系统最长见的就是数据保存在数据库中,并且在不断更新中,使用数据库数据来制作报表,并且报表内容会随着数据库的更新而更新。 FR天然支持这一点,只需要在服务器>定义数据连接中定义需要连接的数据库,就可以自定义查询语句查询出需要的数据,从而制作报表,如下图: 数据连接存储在工程中,当用户执行需要访问数据库的操作时这些连接被激活。 一个报表工程可以定义多个数据库连接,所有信息都保存在appName/WEB-INF/resources/datasource.xml配置文件中。 可以通过JDBC、JNDI、SAP、XMLA和FineBI五种方式连接数据库,当报表执行时需要访问数据库时这些连接才会被激活。 注:XMLA和FineBI连接的是多维数据库,其中FineBI是连接帆软的另一款BI产品的数据库。 2. JDBC连接与JNDI连接的区别 JDBC连接数据库 JDBC(Java Data Base Connectivity,Java数据库连接)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,下面介绍JDBC连接数据库的方法。 JNDI连接数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface)是一个应用程序设计的API,为开发人员提供了查找和访问各种命名和目录服务的通用、统一的接口,类似JDBC都是构建在抽象层上。 JDBC 和JNDI连接数据库哪个更有优势 使用JNDI连接某个数据源,如名为test,该数据源的所连接的数据库都在应用服务器端定义。因此JNDI连接数据源不需要关心具体的数据库后台是什么?JDBC驱动程序是什么?JDBC URL格式是什么?访问数据库的用户名和口令是什么?甚至没有数据库连接池或连接管理。而是把这些问题交给J2EE容器来配置和管理,只需要对这些配置和管理进行引用即可。 在报表部署后,如果数据库的相关参数变更,只需要重新修改配置文件中的JDBC参数,只要保证数据源的名称不变,那么数据连接就无需修改。由此可见,JNDI避免了报表与数据库之间的紧耦合,和项目共用服务器的连接池,使应用更加易于配置、易于部署。 JDBC就是直接连接物理数据库,连接数据库比较快,但在程序中使用的话就比较烦琐,每次连接都要有一定的编码,和数据库的连接需要手动关闭。

爱吃鱼的程序员 2020-05-30 22:24:43 0 浏览量 回答数 0

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什么是数据集成

云栖大讲堂 2019-12-01 20:57:02 1170 浏览量 回答数 0

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“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。 21 世纪,高薪、高端、高技术范儿已成为程序员的固有标签,在这个新的元年,CSDN 将基于一年一度的开发者大调查数据,以全新的视角深入发掘中国开发者群体的整体现状、应用开发技术以及开发工具/平台的发展趋势,呈现更真实、更全面且更有学习价值的开发者画像。 30 岁以下开发者人数占比超八成,全国有 19.6% 开发者月薪超过 1.7 万元; 六成开发者在使用 Java 语言,近五成开发者近期最想学 Python 语言; Spark、Redis 和 Kafka 正在成为企业大数据平台通用技术组件; 区块链技术近两年是热点,比特币和以太坊是两种主流的区块链开发平台; 人工智能技术日益受到企业和市场的关注,但 64% 企业尚未实现智能化,机器学习/深度学习算法工程师最为急缺; 近七成开发者认为未来 5G 网络的传输速率能达到 4G 网络的 10 倍以上; Apache 项目和 Linux 是开发者较为喜欢的开源项目; 半数开发者很少参与开源项目的开发、维护、运营和社区发展等。 软件开发准入门槛持续降低,近 2 成开发者月薪超过 1.7 万 30 岁以下开发者人数占比超八成,软件开发从业门槛持续降低 从 2015 年到 2019 年的调研数据来看:30 岁及以下的开发者人群占比在 8 成以上,一直是软件开发领域的主力军;全国近半数的开发者工作在一线城市(北京、上海、广州、深圳、天津);物联网、软件、IT 制造三个技术领域涵盖了国内 84% 以上的开发者;本科及以上学历占 8 成;92% 的开发者是男性。 和国外开发者年龄分布趋势大概一致,国内的软件开发群体一直呈现出越来越年轻化的特点。这是因为,一方面软件开发行业蓬勃发展,各行各业都需要软件开发相关人才,也有越来越多的毕业生选择从事该行业;另一方面,是因为编程语言、框架、云服务等基础设施的持续完善,从事软件开发的门槛在持续降低,更容易接纳新鲜血液,报告统计发现,本科学历是开发者的主力军,66% 的开发者拥有本科学历,而硕士研究生、博士研究生仅占 11%、1%。 八成以上开发者月薪在 5 千~3 万元之间,19.6% 开发者月薪超过 1.7 万元 通过结合受教育程度和薪资水平的数据特点来看,学历越高的人群中,月薪 1.7 万元以上的高收入比例越高。在一线城市(北京、上海、广州、深圳、天津)中,月薪超过 1.7 万元的开发者占比为 30%,该比例远高于国内其它城市。 开发者属于相对高薪的职业,尤其是在一线城市中,但不同开发者之间收入差距较大。软件开发是一个智力密集型的工作,不同开发者能够提供的价值差别很大,这就使得一个优秀开发者的收入远高于普通开发者:硕士和博士毕业的高收入者比率要远高于本科及以下的;金融和互联网行业的高收入比率最高。 自学是开发者持续学习的主要路径 软件开发行业日新月异,只有保持持续学习才能跟上技术变化的脚步,终身学习是现代人保持竞争力甚至是维持生存的必要手段。 从调研中可以看到,53% 的开发者会通过在未参加正式课程的情况下,自学一门新语言、框架或工具。但同时,也有半数的人参加过在职培训或者线下课程,相对于自学的灵活性而言,这类培训会更为系统和完整,对于长期的个人提升有所裨益,开发者可以适当选择。但与之相悖的是,只有不到 40% 的开发者,愿意为学习付费,这可能会导致参与的课程质量不够高。 Java 雄踞语言榜,Visual Studio 受开发者欢迎 Java 长盛:使用最多,开发者最想学 从编程语言来看,Java 是最多人使用的语言,而 JavaScript 和 SQL 分别是第二第三位。这三门语言,使用场景都很广泛,Java 一方面后端开发最常使用,生态成熟度无人可比;另一方面,Java 依然是 Android 上最重要的开发语言,与之相比 ,新兴的 Kotlin 只有 2% 的开发者在使用。而 JavaScript 不仅是前端开发的必备语言,还用在 Web 开发、小程序开发等场景下。 Java 和 Python 依然是开发者最希望学习的语言之一,只是相比之下,Python 的热度有所降低,这可能和机器学习没有去年那么火热有所关联。变化比较大的是 Go 语言,与去年相比,今年的调研中想学 Go 语言的开发者降低到了 4%,与之相似,Kotlin、R 的学习意愿也大幅降低。 从这个趋势也可以看到,如今的开发者更意愿去学习一些相对成熟度、用途更为广泛的语言,对一些代表新模式的语言乐衷程度有所降低。 七成以上在使用 Windows 操作系统,83% 在使用 MySQL 数据库 72% 开发者在使用 Windows 操作系统,18% 在使用 Linux 系列操作系统。在存储服务的使用上,MySQL 继续扩大其使用率到达了 83%,几乎是开发者必备的技能。和去年相比,Elasticsearch 出现在数据库使用的调研中,在大数据时代,Elasticsearch 作为提供搜索服务的第一选型,也必然会被越来越多的开发者学习和使用 Node.js 是相对使用普遍的技术框架 在 Web 开发上,前端使用 Vue.js 后端使用 Spring 是最常见的选型方案,与之相对应,Node.js 是最多被用到的框架,这和当今多端开发的趋势密不可分。后端用微服务架构,中间用 Node.js 粘合出适合 Web、Android、iOS 等不同端和场景使用的 APIs,是当下主流的部署方案之一,既可以前后端分离提高开发效率,又可以在保障服务稳定性的同时提升灵活性。而TensorFlow 成为开发者最期望学习的框架,这说明开发者依然对机器学习保持关注和热情。 Visual Studio 是最为普遍使用的开发环境 在开发环境的选择上,Visual Studio 是最为普遍使用的开发环境,这和微软对开发者的投入密不可分。微软投入了大量的研发力量,使得 Visual Studio 可以在各种操作系统进行各种编程语言的开发,其强大且完善的插件系统可以满足开发者的各种需求,使其可以超过 IntelliJ。 大数据平台以私有云部署为主,Spark 使用率高达 44% 私有云部署解决方案是企业构建大数据平台的主要方式 随着分布式计算和云平台的逐步成熟,目前大部分公司都有能力搭建自己的大数据平台。调研数据显示,81% 企业在进行大数据相关的开发和应用,50% 的企业选择私有云解决方案来部署大数据应用,28% 的企业选择自主研发。 仅 19% 企业使用商业发行版 Hadoop 版本搭建数据平台 调查报告发现,有 30% 以上的企业并没有使用相对成熟的 Hadoop 技术搭建数据平台,这些企业的算法性能会很大程度上受限于低效的平台,更不可能开发出更高效的数据分析算法。但幸运的是大部分企业都基于商业版或者社区版 Hadoop 搭建了数据平台,这些公司的侧重点主要在应用发现和算法的设计层面,更有可能在不久的将来实现大数据的价值。 Spark 是企业大数据平台最普遍的组件 Apache Spark 是一个处理大规模数据的快速通用引擎,它可以独立运行,也可以在 Hadoop、Mesos、云端运行,它可以访问各种数据源包括 HDFS、Cassandra、HBase 和 S3,可以提升 Hadoop 集群中的应用在内存和磁盘上的运行速度。Spark 生态系统中除了核心 API 之外,还包括其他附加库,可以为大数据分析和机器学习领域提供更多的能力。本次调研中,Spark 是使用最普遍的大数据平台组件,使用率达到44%,而MapReduce使用率仅为21%。 分布式文件系统 HDFS 作为核心组件之一,使用率也达到了 39%。企业对大数据平台应用最多的场景是统计分析、报表生成及数据可视化,38% 企业使用ELK(ElasticSearch + Logstash + Kibana)实时日志分析平台。 综上所述,目前大数据的发展热潮令人欢欣鼓舞。一个优秀的大数据团队,需要有对产品开发具有高敏感性同时对技术有一定理解的人才,同时需要理论基础极其扎实,能对实际问题进行抽象建模和算法设计的人才。只有双管齐下,在产品和技术方面进行深层次探索,才能真正实现大数据产业的繁荣。 区块链质变,比特币逆袭以太坊成 TOP 1 开发平台 22% 的开发者正在用或者准备用区块链技术解决技术问题 区块链技术的发展,是一个量变到质变的过程。相比于 2018 年,对区块链和加密货币了解的人从 22% 增长到 32%,准备尝试用区块链技术解决一些问题的人数从 14% 增长到 16%,仅有 4% 的人对区块链完全不了解。 43% 的受访者在从事公有链(比特币、以太坊等)的开发 本次调研中,43% 的受访者在从事公有链(比特币、以太坊等)的开发。目前行业侧重发展的方向为解决方案、公链及联盟链,公有链由于其自带激励机制,对于普通开发者有直接的回馈,所以上面开发者占比高也比较合情理。行业解决方案从去年的 27% 增加到今年的 36%,说明传统行业开发者对区块链的认可度在增加。 区块链本质上是技术,落地场景及实际应用才是连接社会效益的关键。 比特币和以太坊是当前两种主流的区块链开发平台 在行业开发者的印象中,以太坊一直是开发平台领域的头号玩家。但今年数据显示,以太坊从 2018 年的 44% 占比第一,降到 24%;比特币从 2018 年的 28%,上升到 35%,占比第一。比特币在行业内外仍然拥有最强共识,在闪电网络的加持下,大家也似乎感受到比特币离商用也不再遥远了。 金融是普遍认为的行业应用方向 金融行业是普遍认为的行业应用方向,占 36%。区块链本身具备的防篡改、可追溯的特点,能大大降低金融行业监管成本,不过金融的进入门槛相对也较高,需要各方面技术的配合。其次,智能硬件和物联网也被认为是主流应用方向,占 14%。不过相比其他众多已经很成熟的技术,依托区块链的解决方案在实际使用中,往往面临必要性缺失的问题,因此区块链应用发展仍任重道远。 在区块链结合行业之前,更加要重视与其他新技术的结合和协同:物联网设备能够提供大量数据,5G 能够提供高速传输,存储可以解决区块存放的问题等。 算法工程师最急缺,TensorFlow 占据 AI 深度学习框架榜首 64% 的企业尚未实现智能化 在经历了 2019 年的行业低谷期之后,无论是行业巨头还是新兴独角兽,都开始审视 AI 能够切实落地的场景。调研数据显示,14% 的企业尚无信息化基础,27% 的企业实现了事务处理数字化,22% 的企业具备商业智能基础设施,实现描述性分析。使用机器学习实现预测性分析和决策优化的企业占 16%,而在业务中全面使用 机器学习/深度学习算法工程师最急缺 在岗位分布上,由于深度学习是以大数据为基础的,而感知智能中的计算机视觉又是目前深度学习较为成熟的应用,所以,机器学习和深度学习工程师,以及数据工程师、计算机视觉工程师排行在前三位。当前最急缺的岗位也是机器学习/深度学习算法工程师、数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师岗位。 53% 的开发者表示其团队急缺机器学习/深度学习算法工程师,37% 表示急缺数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师。 TensorFlow是人工智能领域主流深度学习框架 此次调研中,TensorFlow 使用普及率达到 48%。从技术本身的角度来看,较为成熟的 TensorFlow 成为 AI 工程师的首选深度学习框架,Torch/PyTorch由于其开发效率较高,也得到了较多支持。 35% 开发者选用国产 AI 芯片应用于自己的 AI 开发 在 AI 芯片领域,国内厂商也开始弯道超车,越来越多的开发者也开始关注国内 AI 芯片的进展。调查数据显示,选用国产 AI 芯片应用于自己的 AI 开发时最看重的因素方面,对主流 AI 框架的支持能力是最普遍的因素,占 35%。 物联网云平台三足鼎立:阿里物联、华为云、百度 IoT 69% 的开发者认为未来 5G 网络的传输速率能达到 4G 的 10 倍以上 每一代新型的通信系统总是能带来更大的带宽。据报告显示,近七成开发者认为未来 5G 网络的传输速率能够达到 4G 网络的 10 倍以上。 影响 5G 普及的三大因素:5G 套餐价格未定、运营商的开发程度、需要更换手机 由于目前 5G 网络使用者较少,费用较低廉的套餐还没有推出,第一代 5G 终端不太成熟等原因,目前 87% 的开发者认为 5G 套餐费用过高,并且大部分开发者认为 5G 网络目前覆盖范围有限,因此将近 40% 的开发者正处于观望阶段。 值得一提的是,本次调查中 62% 的开发者认为,5G 时代应该加强对个人隐私的保护,这反映出目前社会对数据隐私越来越重视的整体趋势。 阿里物联和华为云是应用相对普遍的 IoT 云平台 根据调查,2019 年物联网云平台呈现三足鼎立的趋势:阿里物联、华为云、百度 IoT 成为用户最多的三种物联网平台,并且和第四名中移物联远远拉开了差距,这和我们的实际使用体验一致。 未来的基础物联网平台可能会继续呈现以偏硬件实现为主的华为云和以偏软件体验为主的阿里、百度物联平台的三足鼎立局面。 物联网技术开发:Linux 和 Windows 是使用较多的操作系统 Linux 和 Windows 是较普遍的操作系统,使用率分别为 51%、44%。目前在物联网设备开发过程中,Linux、Windows 和 Android 较为普遍,依然延续了 PC 平台的开发者操作系统份额。虽然华为、阿里等公司在 2019 年均发布了自己的物联网专用操作系统,但还并未得到开发者的大规模认可,大公司的物联网操作系统发展之路依然任重而道远。 Wi-Fi 是应用最普遍的物联网通信技术 在本次调研中,近距离通信(比如 Wi-Fi 和蓝牙)是现存物联网开发者最主要的通信方式。然而这种比重可能会随着未来 3~4 年内车联网的大规模商业化产生变化,汽车、工业物联、智能电网这类高移动性、高可靠和低延迟物联网场景会更适合需要整体规划的运营商网络。 六成开源开发者无收入,Apache 项目最受喜欢 77% 开发者每周在开源上投入时间不超过 5 小时 无论是大数据、区块链、人工智能还是物联网领域,其中最为重要的、最受欢迎的技术都是开源的。但是报告统计发现,有超过一半的开发者很少参与开源项目,每周在开源上投入不超过 5 小时的占 77%,其中,1 小时以内的占 31%。此外,65% 的开发者不曾在开源上获得收入,获得不错收入的仅占一成。 开发者最喜欢的开源项目是 Apache 25% 开发者最喜欢 Apache,24% 开发者最喜欢 Linux。作为全球最大的软件基金会,开发者用过的诸多项目,例如 Dubbo、Log4j、Maven、RocketMQ 和 Tomcat 等,均孵化自 Apache。 国内开源的现状虽然近年来已经有了很大的发展,但是一个残酷的事实是,老兵正在离开这个行业,离开一线开发的队伍:报告数据显示,30 岁以下的开发者人数超过 82%,接触开源的时间在 5 年以内的开发者超过 83%。随着那些经验丰富的老兵转行或是进入管理层,不再写代码、也不再参与开源的事实也就凸显出来.....未来开源的建设,依然任重而道远。 在数据中寻找共性,《2019 - 2020 中国开发者调查报告》全面且真实地展现中国开发者及技术现状,希望对您的学习或工作有所帮助。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「CSDN资讯」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/104538091

问问小秘 2020-03-11 16:46:19 0 浏览量 回答数 0

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盘点GitHub上优质python开源项目,持续更新ing

问问小秘 2020-05-29 13:16:16 14511 浏览量 回答数 2

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技术小菜鸟 2019-12-01 21:47:00 4292 浏览量 回答数 1

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云栖大讲堂 2019-12-01 21:37:32 832 浏览量 回答数 0

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云栖大讲堂 2019-12-01 21:37:42 1014 浏览量 回答数 0

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ComponentOne2012v2版本已经正式发布了!

zoezhou01 2019-12-01 20:55:02 8537 浏览量 回答数 0

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Sqoop(Tunnel通道系列) Sqoop基于社区Sqoop 1.4.6版本开发,增强了对MaxCompute的支持,可以将数据从MySQL等关系数据库导入或导出到MaxCompute表中,也可以从HDFS或Hive导入数据到MaxCompute表中。详情请参见MaxCompute Sqoop。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Kettle(Tunnel通道系列) Kettle是一款开源的ETL工具,纯Java实现,可以在Windows、Unix和Linux上运行,提供图形化的操作界面,可以通过拖拽控件的方式,方便地定义数据传输的拓扑 。详情请参见基于Kettle的MaxCompute插件实现数据上云。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Flume(DataHub通道系列) Apache Flume是一个分布式的、可靠的、可用的系统,可高效地从不同的数据源中收集、聚合和移动海量日志数据到集中式数据存储系统,支持多种Source和Sink插件。 Apache Flume的DataHub Sink插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。详情请参见flume_plugin。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 Fluentd(DataHub通道系列) Fluentd是一个开源的软件,用来收集各种源头日志(包括Application Log、Sys Log及Access Log),允许您选择插件对日志数据进行过滤,并存储到不同的数据处理端(包括MySQL、Oracle、MongoDB、Hadoop、Treasure Data等)。 Fluentd的DataHub插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。详情请参见 Fluentd插件介绍。 LogStash(DataHub通道系列) LogStash是一款开源日志收集处理框架,logstash-output-datahub插件实现了将数据导入DataHub的功能。通过简单的配置即可完成数据的采集和传输,结合MaxCompute和StreamCompute可以轻松构建流式数据从采集到分析的一站式解决方案。 LogStash的DataHub插件可以将日志数据实时上传到DataHub,并归档到MaxCompute表中。具体示例请参见Logstash + DataHub + MaxCompute和StreamCompute 进行实时数据分析。 OGG(DataHub通道系列) OGG的DataHub插件可以支持将Oracle数据库的数据实时地以增量方式同步到DataHub中,并最终归档到MaxCompute表中。详情请参见基于OGG DataHub插件将Oracle数据同步上云。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-maxcompute-data-collectors进行查看。 MMA迁移工具 MMA利用Meta Carrier连接用户的Hive Metastore服务,抓取用户的Hive Metadata,并利用这些数据生成用于创建MaxComputer表和分区的DDL语句以及用于迁移数据的Hive UDTF SQL。详情请参见MMA迁移概述。

LiuWH 2020-03-19 22:36:54 0 浏览量 回答数 0

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Web+作为用来构建和部署应用的全托管式平台,支持多种主流的开发语言、提供了多种访问方式、提供了开放的平台和工具、拥有对资源的完全管控权力、可以轻松运维与监控应用。 全托管式应用平台 在全托管式的平台上构建和部署应用,您完全无需关心底层资源和运行时环境的申购与配置,只需上传应用程序部署包并提交资源的使用需求,Web+便能自动完成全部资源的创建与编排工作。 多语言生态 支持多种主流的开发语言,如Java、Node.js、Go、PHP、Python、ASP.NET Core和Ruby;除此之外,您也可以使用Docker镜像配置在特殊场景下使用的自定义运行时环境,或根据平台的开放插件体系开发更多编程语言的支持能力。 多种访问方式 Web+提供了多种访问方式。使用Web控制台,您可以用图形化的方式来管理应用和部署环境;使用命令行工具,您可以在命令行窗口以全键盘模式与系统进行交互,还可以使用Shell脚本将基本命令组合成适用于特定场景的可复用工具集。最后开放的POP API接口以及由此派生的各种开发语言SDK,可以将对Web+平台的访问能力集成到任何第三方系统中(如持续集成与持续交付系统、软件市场等)。 开放的平台和工具 Web+提供了多种插件体系和配置规范,以打造一个开放的平台及工具生态体系。资源型插件可以对接更多种类的基础设施,如数据库、缓存、日志服务、应用程序性能监控(APM)等;软件型插件可以让您在操作系统中安装更多指定的库和支持软件,以满足自定义开发语言或应用运行时的需要。Web+还开放了用于部署环境的配置文件格式(Wpfile),用户可以在此基础上自定义扩展插件所需的配置。 提升开发人员生产效率 Web+负责配置和操作基础设施,并帮您管理应用的技术栈(平台),因此您无需花时间专门维护应用的技术栈。您可以集中精力编写代码,将管理和配置服务器、数据库、负载均衡器、防火墙和网络等工作交由Web+代劳。开发人员可以只关注应用代码,在零服务器管理和零配置的情况下发布一套应用部署环境。在团队内部,也可以由运维人员将部署的配置信息调整完毕,通过共享或源代码管理的方式将配置描述文件分发给开发人员和测试人员,从而实现部署环境的快速复制。另外在开源场景下,您可以使用由Web+官方或开源软件提供方分发的公共配置描述文件来快速搭建一个开源软件的试用或生产环境。 完善的资源控制 您可以根据应用发布需求自定义最适宜的阿里云资源,如ECS实例、数据库、负载均衡器和网络等资源。使用Web+,您可以完全控制应用所需阿里云资源,并且可以将管理和配置这些基础资源的工作交由Web+代劳。 轻松运维与监控 Web+提供了内建的基础监控和服务监控能力,您可以在控制台或命令行中实时查看部署环境的健康状况和性能水平,同时在控制台和本地终端上实时查看和下载环境日志,以帮助解决应用启动或运行中遇到的问题。另外针对不同的语言环境,Web+还提供了具有针对性的诊断功能,进一步辅助您解决性能问题及各种疑难杂症。

1934890530796658 2020-03-23 13:43:25 0 浏览量 回答数 0
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