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大数据开发过程中的5个学习通用步骤

大数据的开发过程,如图1-1所示。 图 1-1大数据开发通用步骤图 上图只是一个简化后的步骤和流程,实际开发中,有的步骤可能不需要,有的还需要增加步骤,有的流程可能更复杂,因具体情况而定。 下面以Google搜索引擎为例,来说明以上步骤。 大数据采集 Google的数据来源于互联网上的网页,它们由Google Spider(蜘蛛、爬虫、机器人)来抓取,抓取的原理也很简单,就是模拟我们人的行为,来访问各个网页,然后保存网页内容。 Google Spider是一个程序,运行在全球各地的Google服务器之中,Spider们非常勤奋,日夜不停地工作。点击领取免费资料及课 2008年Google数据表明,它们每天都会访问大约200亿个网页,而在总量上,它们追踪着300亿个左右的独立URL链接。 可以说,只要是互联网上的网站,只要没有在robots.txt

接手一个负分的 iOS 项目后我做了什么

半年前我加入一个刚刚拿到 A 轮资金的创业团队负责 iOS 项目。早期的时候公司生死未卜,只追求快速迭代找到一个正确的方向。这种早期默默无闻的团队也没什么工程追求,就是写的快就好了。但是确定方向后要长期发展,就不能再野蛮生长了。 基于过去半年我在这个项目里的实践经验,和大家分享一下。 代码托管:自建 Gitlab 早期草根团队最省事的就是用 GitHub 了。但是团队人数增加后用 GitHub 的成本就很高了。普通的团队套餐每个月每人 9 刀。另外一个问题就是 GitHub 部署在国外,国内访问网络时常不稳定。听闻某跨国团队代码托管在 GitHub 上,某次重要会议期间 GitHub 无法正常访问。真是突如其来的父爱如山。 另外一个缺点就是服务端如果要自己配置 CI 服务不太方便。如果部署在自己的服务器上,其他一些服务脚本也部署在一起,会有很大的自主权。 综合之后选择了主流的 Gitlab。 工程师的时间比机器贵 很多短视的团队觉得配给工程师的设备太贵,挑个便宜点的就好了。一台好的电脑虽然贵点,可是长期下来节省下来的工程师的编译时间比机器贵多了。在设备上我跟公司建议那就配最新的 15 ...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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