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月薪8k 和 月薪28K的程序员差距在哪里？

回想自己做开发的这八年多，我获得了很多，技术能力、培训、出国、大公司的，还记得刚刚出来第一年那段时间，太多东西不懂的，我都是一切听从老大的安排，敲敲代码，看看数据库，测试自己和别人的代码；这样干了一年 第二年的时候我就在想，自己还要这样吗？ 当然是否定的，不可能的，一年的经验自己完全可以入行了，是时候该学习怎么进行需求分析，怎么设计数据库，怎么写各类文档，怎么写更好的代码？ 所以说：一个人在一家公司呆久了，千万不要模式化，一直待着舒适区，因为当你一旦离开这家公司，找工作的时候就会很容易碰壁，在这里：我建议大家一定要提前计划着去学习... 一：常见模式与工具 学习Java技术体系，设计模式，流行的框架与组件 ——常见的设计模式，编码必备，Spring5，做应用必不可少的最新框架，MyBatis，玩数据库必不可少的组件...... 二：工程化与工具 工欲善其事必先利其器，不管是小白，还是资深开发，玩Java技术体系，选择好的工具，提升开发效率和团队协作效率，是必不可少的： Maven，项目管理 Jenkins，持续集成 Sonar，代码质量管理 Git，版本管理 三：分布式架构 高并发，高可用，海量数据，没有分布式的架构知识肯定是玩不转的： 分布式架构原理 分布式架构策略 分布式中间件 分布式架构实战 四：微服务架构 业务越来越复杂，服务分层，微服务架构是架构升级的必由之路，Java技术体系，和微服务相关的技术有哪些呢？ 微服务框架 Spring Cloud Docker与虚拟化 微服务架构 五：性能优化 任何脱离细节的ppt架构师都是耍流氓，向上能运筹帷幄，向下能解决一线性能问题，Java技术体系，需要了解： 性能指标体系 JVM调优 Web调优 DB调优 六：底层知识 从架构设计，到应用层调优，再深入了解底层原理，扎实的Java基本功才能让自己变为扫地神僧： 内存模型 并发模式 线程模型 锁细节 原文发布时间为：2018-09-18 本文作者：程序猿 本文来自云栖社区合作伙伴“程序猿DD”，了解相关信息可以关注“程序猿DD”。
2018-09-17
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KubeCon: Flink on K8s

目录 集群概况 玩转Flink on Kubernetes WindowJoin SQL 集群概况 BigData Manager简介 BigData on Kubernetes 部署向导 运维管理 开发者IDE 玩转Flink on Kubernetes WindowJoin 简介 Example illustrating a windowed stream join between two data streams.The example works on two input streams with pairs (name, grade) and (name, salary) respectively. It joins the steams based on "name" within a configurable window. The example uses a built-in sample data generator that generates the steams of pairs at a configurable rate. Source1：name, grade Source2：name, salary Result：name, grade, salary 过程 创建Deployment 浏览器打开 0) http://47.92.41.71:8080/app/ 1) http://39.98.106.146:8080/app/ 2) http://39.98.8.131:8080/app/ 3) http://39.98.7.153:8080/app/ 4) http://39.98.106.174:8080/app/ 5) http://39.98.8.106:8080/app/ 6) http://39.98.106.162:8080/app/ 7) http://47.92.44.149:8080/app/ 8) http://39.98.7.241:8080/app/ 9) http://39.98.7.20:8080/app/ 创建Deployment Organization中输入用户名 Configuration： Intepreter选择Blink/JAR Blink Version: 3.2.1 / blink-3.2-SNAPSHOT Jar URI: hdfs:///example/flink-examples-WindowJoin.jar entryClass: org.apache.flink.streaming.examples.join.WindowJoin 点击Create Deployment 启动job 如上图操作 查看结果 点击“Blink UI”，跳转到Apache Flink的dashboard Jobs -> Running Jobs -> Windowed Join Example 结果日志查看：Task Managers -> Path, ID -> Log 停止Job 回到Deployment页面，点击Cancel（集群资源有限，为了后续体验，请一定停掉此job） SQL 简介 实时热门商品， 每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品(例子详情，请移步http://wuchong.me/blog/2018/11/07/use-flink-calculate-hot-items/ ，天池大赛的数据） 列名称 说明 用户ID 整数类型，加密后的用户ID 商品ID 整数类型，加密后的商品ID 商品类目ID 整数类型，加密后的商品所属类目ID 行为类型 字符串，枚举类型，包括(‘pv’, ‘buy’, ‘cart’, ‘fav’) 时间戳 行为发生的时间戳，单位秒 过程 创建Deployment 创建Deployment Configuration： Intepreter选择Blink/SQL Execution Mode：STREAM Blink Version: 3.2.1 / blink-3.2-SNAPSHOT Artifact：HotItem Runtime Configuration： state.backend.type = rocksdb state.backend.rocksdb.ttl.ms = 129600000 Job信息
2019-06-19

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