一周熱點：高薪必備：Hadoop求職者的6大攻略

大數據行業發展得越來越好，企業不惜重金聘請數據分析師，“學習Hadoop，找一份高薪工作成為很多年輕人的夢想，然而就業卻并不那么簡單，“工作經驗”無疑給尋求高薪工作的同學破了盆冷水，怎樣解決經驗問題；Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫，受到大量用戶的歡迎；MySQL，關系型數據庫，有數量龐大的支持者。NoSQL，非關系型數據庫，被視為數據庫革命者。兩者似乎注定要有一場廝殺……

1. 高薪必備：Hadoop求職者的6大攻略

開源Apache Hadoop項目一直是個熱門，這對于具備Hadoop及相關技能的IT求職者來說是個好消息。就業市場比較看好熟悉Hadoop這類大數據工具（如Cassandra、CouchDB、MongoDB、Riak等）的求職者。

當被問到公司招聘具備Hadoop技能的IT人員都有哪些要求時，Andrieux 回答，“經驗是最重要的”。 對于年輕IT求職者或者經驗豐富但想要學習新技能的IT人士，Andrieux推薦了兩個方法：專業培訓和認證、參加當地的行業聚會。

Andrieux建議：“如果有人想要進入大數據領域和學習Hadoop，我建議參加像Cloudera和Hortonworks這樣大公司提供的Hadoop專業培訓并通過相關認證。”這些培訓給工程師們提供實踐經驗，而且通常可以得到該領域專家的指導。

2. 針對小白的Python入門教程――Python使用說明書

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，并且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。

Python就為我們提供了非常完善的基礎代碼庫，覆蓋了網絡、文件、GUI、數據庫、文本等大量內容，被形象地稱作“內置電池（batteries included）”。用Python開發，許多功能不必從零編寫，直接使用現成的即可。

 

除了內置的庫外，Python還有大量的第三方庫，也就是別人開發的，供你直接使用的東西。當然，如果你開發的代碼通過很好的封裝，也可以作為第三方庫給別人使用。

任何編程語言都有缺點，Python也不例外。第一個缺點就是運行速度慢，第二個缺點就是代碼不能加密。 許多大型網站就是用Python開發的，例如YouTube、  Instagram，還有國內的  豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至  NASA（美國航空航天局）都大量地使用Python。

3. MySQL還是NoSQL：開源盛世下的數據庫該如何選擇

MySQL，關系型數據庫，有數量龐大的支持者；NoSQL，非關系型數據庫，被視為數據庫革命者。兩者似乎注定要有一場廝殺，可同屬開源大家庭的它們卻又能攜手并進、和睦相處，齊心協力為開發者提供更好的服務。開源數據領域被分成了兩派，NoSQL狂熱支持者喜歡發表長篇大論批評關系型數據庫的局限性，MySQL愛好者則固執地捍衛關系型數據庫――堅持讓數據整齊地存放在表中。

應用程序是否應該與關系型數據庫或NoSQL（也許是兩者）相一致，當然，這得基于被生成或被檢索數據的性質。和大多數科技領域的事物一樣，做決定時要折中考慮。

如果規模和性能比24小時的數據一致性更重要，那NoSQL是一個理想的選擇 （NoSQL依賴于BASE模型――基本可用、軟狀態、最終一致性）。但如果要保證到“始終一致”，尤其是對于機密信息和財務信息，那么MySQL很可能是最優的選擇（MySQL依賴于ACID模型――原子性、一致性、獨立性和耐久性）。

4. 機器學習也感性：90后軟妹紙的編程之路

有很多“程序媛”是真的熱愛這項事業，喜歡算法，甚至喜歡機器的“思維方式”，比如小編在CSDN博客發現的  張睿卿同學。優秀、理性是張睿卿給筆者的第一印象，采訪時聽到張睿卿的聲音，才體會到她感性的那一面――爽朗、直率、聲音甜美。 

 

張睿卿大一時開始參加ACM，后來成為學校ACM集訓隊中碩果僅存的妹紙，大二時和學長合辦了Can Studio工作室，領導5位骨干成員，完成校內各院系辦學軟件與管理網站開發，完成寧波市公安局外包任務等。目前在浙江大學讀研，參與了機器學習、人臉識別等相關的各種高大上項目。她在CSDN的博客涉及ACM、機器學習、數據挖掘、編程語言等各個方面，被很多人轉載，也幫助過很多同道中人解決問題。

我喜歡爬山，喜歡跑步。因為浙大后面就有座老和山，爬起來也很方便。以前跑過13km的短程杭州馬拉松，是個很考驗耐力的過程。和編程一樣，當你覺得自己要完蛋的時候，和自己說我能行就可以堅持下來，詳細的采訪請點擊原文。

5. 耗資460億美元，天價Olympic上廣受詬病的監控和4G

耗資460億美元，俄羅斯在Sochi打造了一個天價的冬奧會。被譽為歷史上技術最強的奧運會，其中不僅包括了大范圍的4G網絡覆蓋，還包括了幾乎無處不在的監控。

在Sochi，視頻監控甚至安裝到了私人場所，用華爾街日報引用俄羅斯副總理Dmitry Kozak的發言就是“在賓館中我們安置了可以顯示你是否打開淋浴的攝像頭……”。而在后續的報道中，Kozak否認了Sochi賓館房間內或浴室內存在攝像頭的說法。

在這之前，FSB發言人Alexei Lavrishchev曾說，對比2012倫敦奧運會時的“遍地攝像頭，甚至是衛生間”，Sochi的安全設備是無形的，然而這個無形卻建立在數千個相關工作人員之下――大規模的無人飛機、高空熱氣球及太空衛星同時監視著Sochi發生的一切。

6. 程序員游戲Style：亞特蘭大極客使用機器學習玩轉Flappy Bird

這是流行游戲Flappy Bird上的一次極客運動，盡管這個游戲已經在App Store和Google Play下架，但是網絡上還流行著許多山寨應用，比如Flappy Bird Typing Tutor和Flappy Math Saga。在玩了幾分鐘這個游戲后，我看到了一個檢驗自己機器學習技巧的實踐機會――讓小鳥學會如何自己來玩游戲，而上面這個視頻也證明了經過良好訓練的Flappy Bird基本上已經可以完全躲避障礙。

開始時我的選擇是Android應用，計劃使用Monekyrunner來獲取畫面和點擊命令，然而Monekyrunner 1到2秒的畫面捕捉時間完全滿足不了我的最低需求。隨后，我發現了@mrspeaker的游戲引擎、Omega500以及用于typing的Flappy Bird版本，這些都非常適合我們的用例，于是我就果斷拆掉了它的typing組件并添加了一些Q Learning代碼。

這里有一些基本規則：智能體，也就是這里的Flappy Bird，在某個狀態下總會執行一個特定的動作，而在狀態發生改變后會得到相應的獎勵。基于情況的不同，有許多不同的變體會被使用，比如：Policy Iteration、Value Iteration、Q Learning。

7. Jamo創始人揭底AWS，棱鏡陰影下的云行業態勢

Liu，移動健康初創公司Jamo的聯合創始人，兩年前他利用空閑時間研究亞馬遜云的規模，他說：“做這項研究只是出于樂趣，成為第一個發現者，感覺太棒了，”但他系統的調查方法給觀察亞馬遜帝國的規模和增長速度提供了一個難得的機會。

兩年前，他估計亞馬遜大約有45萬臺服務器，前提是假設一個架子上有64臺服務器。但是即使我們不知道每個機架的服務器數量，知道機架的數量也可以幫助我們了解亞馬遜云的規模及其增長速度。

西雅圖AWS建筑外景

當然，企業有充分理由擔心軟件和數據等服務運行在這樣的云上是否足夠安全――不管是在美國還是在外國。將數據托管在巴西的亞馬遜服務器上――也許可以幫助客戶免遭美國政府的監視，但這并不能解決所有問題。美國公司操控國外的子公司――例如在巴西的亞馬遜――仍受美國愛國者法案約束，如果美國政府要求交出數據，它也必須照辦。人們多年來一直努力解決這個難題。不管你將軟件托管在哪里，就算在自己的服務器上，這些問題都很難避免。我們能說的是云計算仍在增長，盡管國家安全局還在繼續監控。

8. 美國國防部戰略：大規模、分布式，構建數字化防御體系

Ely Kahn曾任職于NSA，在國家安全領域有十年以上的工作經歷，后在Boston創立Sqrrl，提供基于Apache Accumulo的產品，2013年Sqrrl被CRN評為“年度最cool供應商”。Accumulo作為一種可靠、可伸縮、高性能排序分布式的鍵值存儲解決方案，逐漸成為美國政府級應用。

Accumulo不僅應用于NSA，而且整個國防部都將使用它。NSA的使命是構建多用途云計算和數據基礎設施以整合整個機構的資源，Accumulo是該使命的一部分。國防部想要將大量的數據資源整合到一個單獨的數據分析系統，包括了從無人機視頻到醫療信息各個方面的數據。

Sqrrl聯合創始人兼業務發展副總裁Ely Kahn

Kahn解釋：“國防部正投入大量精力建設聯合信息環境（Joint Information Environment），在整個國防部為大量用例集發展多功能云和數據云基礎設施，這些用例包括從網絡安全到戰場情報領域各個方面，甚至還包括醫療用例。”

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