开始写博客,毕业一年的收获
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從畢業到現在一年多里確實學到了很多東西,但是就是自己太懶了,應該把學到的東西整理下來才對。所以決定從現在開始慢慢整理工作中學到的東西,既是鞏固和梳理,也希望能夠分享出來和大家一起交流。
那我先自己介紹下吧,我給自己的定位是數據開發工程師,兩份工作中做的都是數據開發相關的東西,我對這個領域比較看好,相信未來的發展會越來越好。
去年10月份換了工作,之前一家公司是做社交媒體分析的,其實就是做data feed的。由于公司后期人員變動的關系,所以整個產品的后臺技術我都有涉及,總結下主要有幾個部分:
1.數據爬取。
最簡單的就是用Jsoup這樣的 html解析器,但是有時候需要拿一些js返回的結果,需要在網頁上執行點擊這類的操作,那么就需要用自動化測試中常用的工具PhantomJs,selenium。
2.數據分析
爬蟲都是實時的,那么爬取回來的數據需要一個streaming一個框架來處理,之前用到的是strom,但現在發現 storm還是重了一點,如果公司考慮一直都在AWS上的話,可以考慮Amazon Kinesis,這個無論是開發維護的角度還是機器成本的角度來看,都是不錯的選擇。
當然部分數據還是需要去做一些運算。這部分主要是用spark。
中間件部分主要用了Redis。
3.REST
主要用了restlet+Spring
現在的公司
1.推薦引擎
研究過PredictionIO,感覺DASE這樣的架構很不錯,邏輯清晰,還有把算法包做成的模板,這樣更換很方便。但是 customzing方面就不太好,小改動還好,改改模板什么的沒有問題,但是你要去在這個DASE這個架構上做一些修改,那就比較麻煩了,這么說吧:雖然是opensource, 但畢竟人家還是要賺錢的嘛。
之后考慮了多方面因素之后,我們決定自己開發,當然也借鑒了PredictionIO的一些思想,計算部分也同樣采用了Spark的MLLib,現在系統已經完成了,我個人比較滿意。
2.Streaming Job
目前還在搭建一個BI平臺,需要收集和處理app端的用戶行為數據, 那么我們考慮用Kinesis,開發確實節省很多時間,性能也不錯。
轉載于:https://my.oschina.net/u/1450520/blog/604315
《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作,文字、視頻、音頻交互閱讀總結
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