cassandra

Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。 万丈高楼平地起，Python这座大厦能够如此强大，就是拥有强大的成千上万的库的支持，无数牛逼的轮子在支持这座大厦， 今天我们来一起梳理一下，俯瞰整个Python宝库。 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 小编大概列了一下整个Python库的应用的方法面面，粗略算算就有20几个方向。左右两边分两个方向，左边负责进攻(主外)，每一项单独拉出来都是精品，都是Python应用里面拳头产品；右边负责守(主内)，都是涉及底层的配置，算是整个大厦的地基。 下面我们挑选每个领域的的精品库，展现给大家，看完之后，你一定会大叫，卧槽，这么多库我都没有见过～～ Python大厦的底层基建 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p：非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv：简单的 Python 版本管理工具。

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 导读： 本文带你了解面向列与面向行的数据库。 大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。 属于同一列的字段通常具有相同的数据类型。例如，如果我们定义了一个包含用户数据的表，那么所有的用户名都将是相同的类型，并且属于同一列。在逻辑上属于同一数据记录（通常由键标识）的值的集合构成一行。 对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。图1-2描述了这种区别：a）显示了按列分区的值，b）显示了按行分区的值。 面向行的数据库的例子很多：MySQL、PostgreSQL和大多数传统的关系数据库。而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。 01 面向行的数据布局 面向行的数据库按记录或行来存储数据。它的布局非常接近表格的数据表示方法，即其中每一行都具有相同的字段集合。例如，面向行的数据库可以有效地存储用户条目，其中包含姓名、出生日期和电话号码： | ID | Name | Birth Date | Phone Number | | 10

记一次蚂蚁金服面试被虐经历 本文来自作者投稿，原作者：yes 面试前的小姐姐 来说说前不久蚂蚁金服一面的情况。说来也是巧合，当时在群里有位蚂蚁金服的小姐姐发了个内推，看了下JD感觉可以试试于是就私聊了小姐姐发简历内推了。 我16年也就是大三上就开始实习了，到现在其实不到三年的经验。就我个人而言面试的经验真的是少之又少，不超过一个手掌的数。因此我简历发给小姐姐之后又联系她，让她晚点推让我先找几个公司练练手。 但是小姐姐说她可以先帮我热热身，她也是面试官（小姐姐可真的是太好了！），挑了晚上和小姐姐语音了20多分钟，虽然不是具体的面试内容，但是内容比这个更干！她我说了说一面二面大致的问的方向和注重点，还有一些注意事项： 一面： 小姐姐：上来先会给 两道编程题，二选一 ，不会是很难的算法那种，比较务实。基本上常年在一线编程的话能写的出来。是发个链接给你的邮箱，然后点击链接 在线编程，没有代码提示 ，写不出来基本上就是没了。 我：假如有些方法实在记不起来能在idea写了拷过去吗？ 小姐姐：这个你可以跟面试官提，不过就我而言比较减分，并且你idea写代码，面试官可能会把代码拿来跑而不是目测过了就好了。如果没跑过也基本上没了。 我：哦哦好的好的。 小姐姐：然后就是自我介绍，一面 着重考察基础 方面，比如锁啊、GC啊、常见集合等等。再会 根据你的简历 ，比如我看你简历写了dubbo

CAP理论的理解 CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个分布式系统在以下三个特性中： 一致性（ C onsistency） 可用性（ A vailability） 分区容错性（ P artition tolerance） 最多满足其中的两个特性。也就是下图所描述的。分布式系统要么满足CA,要么CP，要么AP。无法同时满足CAP。 　　　　　　　　 I. 什么是 一致性、可用性和分区容错性 分区容错性 ：指的分布式系统中的某个节点或者网络分区出现了故障的时候，整个系统仍然能对外提供满足一致性和可用性的服务。也就是说部分故障不影响整体使用。 事实上我们在设计分布式系统是都会考虑到bug,硬件，网络等各种原因造成的故障，所以即使部分节点或者网络出现故障，我们要求整个系统还是要继续使用的 (不继续使用,相当于只有一个分区,那么也就没有后续的一致性和可用性了) 可用性： 一直可以正常的做读写操作。简单而言就是客户端一直可以正常访问并得到系统的正常响应。用户角度来看就是不会出现系统操作失败或者访问超时等问题。 一致性 ：在分布式系统完成某写操作后任何读操作，都应该获取到该写操作写入的那个最新的值。相当于要求分布式系统中的各节点时时刻刻保持数据的一致性。 II. 该怎么理解 如果我们 事先保证了分区容错性 ，也意味着若某个节点故障了，用户还是可以继续访问

转自： https://www.cnblogs.com/mingorun/p/11025538.html CAP理论的理解 CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个分布式系统在以下三个特性中： 一致性（ C onsistency） 可用性（ A vailability） 分区容错性（ P artition tolerance） 最多满足其中的两个特性。也就是下图所描述的。分布式系统要么满足CA,要么CP，要么AP。无法同时满足CAP。 　　　　　　　　 I. 什么是 一致性、可用性和分区容错性 分区容错性 ：指的分布式系统中的某个节点或者网络分区出现了故障的时候，整个系统仍然能对外提供满足一致性和可用性的服务。也就是说部分故障不影响整体使用。 事实上我们在设计分布式系统是都会考虑到bug,硬件，网络等各种原因造成的故障，所以即使部分节点或者网络出现故障，我们要求整个系统还是要继续使用的 (不继续使用,相当于只有一个分区,那么也就没有后续的一致性和可用性了) 可用性： 一直可以正常的做读写操作。简单而言就是客户端一直可以正常访问并得到系统的正常响应。用户角度来看就是不会出现系统操作失败或者访问超时等问题。 一致性 ：在分布式系统完成某写操作后任何读操作，都应该获取到该写操作写入的那个最新的值。相当于要求分布式系统中的各节点时时刻刻保持数据的一致性。 II. 该怎么理解

什么是 API 网关？ 所谓网关，主要作用就是连接两个不同网络的设备，而今天所讲的 API 网关是指承接和分发客户端所有请求的网关层。 为什么需要网关层？最初是单体服务时，客户端发起的所有请求都可以直接请求到该服务，但随着产品用户越来越多，单体应用存在显而易见的单点问题，除此之外，当单体应用大小升至几个 G 时，持续发布将会非常缓慢，所以服务的拆分成为了必然趋势。 当服务拆分为多个之后，我们不得不面临一个问题，就是如何控制用户请求到对应服务节点，于是网关层应运而生，它不仅可以负责负载均衡，还可以让它处理认证校验、请求限流、日志记录以及监控服务节点等等。 当然，网关层并不需要我们手动实现，市面上有很多 API 网关开源项目，比如 Zuul、Kong、Tyk 等，今天主要介绍 Kong。 安装 Kong Kong 是一个在 Nginx 中运行的 Lua 程序，由 lua-nginx-module 实现，和 Openresty 一起打包发行，支持多种操作环境下的安装，可以用来做 HTTP 基本认证、密钥认证、TCP、UDP、文件日志、API 请求限流、请求转发等等。 第一步，创建一个 docker 网络。 $ docker network create kong-net 创建用于存储 Kong 数据的数据库，可以使用 Cassandra 或 PostgreSQL，本示例采用

什么是 API 网关？ 所谓网关，主要作用就是连接两个不同网络的设备，而今天所讲的 API 网关是指承接和分发客户端所有请求的网关层。 为什么需要网关层？最初是单体服务时，客户端发起的所有请求都可以直接请求到该服务，但随着产品用户越来越多，单体应用存在显而易见的单点问题，除此之外，当单体应用大小升至几个 G 时，持续发布将会非常缓慢，所以服务的拆分成为了必然趋势。 当服务拆分为多个之后，我们不得不面临一个问题，就是如何控制用户请求到对应服务节点，于是网关层应运而生，它不仅可以负责负载均衡，还可以让它处理认证校验、请求限流、日志记录以及监控服务节点等等。 当然，网关层并不需要我们手动实现，市面上有很多 API 网关开源项目，比如 Zuul、Kong、Tyk 等，今天主要介绍 Kong。 安装 Kong Kong 是一个在 Nginx 中运行的 Lua 程序，由 lua-nginx-module 实现，和 Openresty 一起打包发行，支持多种操作环境下的安装，可以用来做 HTTP 基本认证、密钥认证、TCP、UDP、文件日志、API 请求限流、请求转发等等。 第一步，创建一个 docker 网络。 $ docker network create kong-net 创建用于存储 Kong 数据的数据库，可以使用 Cassandra 或 PostgreSQL，本示例采用

1.大数据框架结构和全景概览； 2.企业大数据场景和不同数据源整合利用； 3.大数据学习与高薪求职； 一、大数据框架结构和全景概览 似乎一夜之间，大数据(Big Data)变成一个IT行业中最时髦的词汇。 大数据 首先，大数据并不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据每个用户的需求，Google实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出最可能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。 理解大数据的两个例子： 1、 炒股。2011年好莱坞有部高智商电影《永无止境》，讲述一位落魄的作家库珀，服用了一种可以迅速提升智力的神奇蓝色药物，然后他将这种高智商用于炒股。那库珀是怎么炒股的呢?就是他能在短时间掌握无数公司资料和背景，也就是将世界上已经存在的海量数据(包括公司财报、电视新闻、近二三十年的报纸、互联网、小道消息等)挖掘出来，串联起来，甚至将Face Book、Twitter的海量社交数据挖掘出来，得到普通大众对某种股票的感情倾向，通过海量信息的挖掘