【EB3 2016年四月第16绿】 PD 04/2013 RD 06/01/2015, NSC,主副同绿# EB23 - 劳工卡
p*2
1 楼
没用过真是一点办法也没有,用过了就是不一样,只是用过一点也会很不一样,比纸上
谈兵要好很多。感觉下边几个方面都比较重要。
1. NO SQL:
K/V store: Memcached, Redis
Document based: Mongodb, CouchDB (zhaoce大牛最钟爱的)
Column based: HBase, Cassandra
Graph based: Neo4j
2. BigData
Hadoop including HDFS and Mapreduce (800题大牛的钟爱)
HBase
Hive, Pig, Cascalog etc
Data mining
3. Concurrency
Multi threading: Java, C++
Actor model: Scala AKKA, Erlang
Reactor model: Node.js, Ruby eventmachine, Python twisted
STM: Clojure, Haskell
4. Distributed computing
很多技术的融合,这个应该800题大牛来讲讲,看他最近在研究zookeeper
主要考虑的是reliability, scalability, concurrency, high availability, low
latency, high throughput, fault tolerance, fail over 等等,比较杂。需要对各
种技术的了解,根据需求能够给出一个比较好的方案出来,很多tradeoffs在里面。
总之,没有经验的跟有经验的没法比,基本一个照面就跪了。
谈兵要好很多。感觉下边几个方面都比较重要。
1. NO SQL:
K/V store: Memcached, Redis
Document based: Mongodb, CouchDB (zhaoce大牛最钟爱的)
Column based: HBase, Cassandra
Graph based: Neo4j
2. BigData
Hadoop including HDFS and Mapreduce (800题大牛的钟爱)
HBase
Hive, Pig, Cascalog etc
Data mining
3. Concurrency
Multi threading: Java, C++
Actor model: Scala AKKA, Erlang
Reactor model: Node.js, Ruby eventmachine, Python twisted
STM: Clojure, Haskell
4. Distributed computing
很多技术的融合,这个应该800题大牛来讲讲,看他最近在研究zookeeper
主要考虑的是reliability, scalability, concurrency, high availability, low
latency, high throughput, fault tolerance, fail over 等等,比较杂。需要对各
种技术的了解,根据需求能够给出一个比较好的方案出来,很多tradeoffs在里面。
总之,没有经验的跟有经验的没法比,基本一个照面就跪了。