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有哪些比較好的大數據培訓機構？

大數據培訓機構推薦：北京千鋒教育、光環大數據、江蘇萬和計算機培訓中心、千鋒教育、煙臺大數據培訓。?

成都創新互聯公司專業為企業提供類烏齊網站建設、類烏齊做網站、類烏齊網站設計、類烏齊網站制作等企業網站建設、網頁設計與制作、類烏齊企業網站模板建站服務，十多年類烏齊做網站經驗，不只是建網站，更提供有價值的思路和整體網絡服務。

1、北京千鋒教育?

千鋒教育開設HTML5前端、Java、Python、全鏈路設計、云計算、軟件測試、大數據、智能物聯網、Unity游戲開發、Go語言開發、網絡安全、互聯網營銷學科，并推出軟考、Adobe認證、PMP認證、紅帽RHCE認證課程，千鋒年培養優質人才20000余人，全國同期在校學員8000余人。

2、光環大數據

光環國際創辦于2001年，至今已成立18年，上市機構（股票代碼：838504），主要業務在IT培訓，旗下設有Java、PMP、軟考、敏捷、項目管理、大數據、Python、前端開發，H5可視化,ACP等十余種課程，累積培養技術人才100000余人，并在業界取得了令人矚目的業績。

3、江蘇萬和計算機培訓中心

江蘇萬和計算機培訓中心，始于1993年，經過20年堅持不懈的努力，通過規范化、標準化、專業化服務流程實施，江蘇萬和計算機培訓中心已發展成為華東地區最大的專業IT培訓機構，成為江蘇省國際服務外包人才培訓基地、南京市國際服務外包人才培訓機構及南京市軟件人才培訓基地。

4、千鋒教育

千鋒教育全稱北京千鋒互聯科技有限公司一直“用良心做教育”，是中國移動互聯網研發人才一體化服務的領導者，打造移動互聯網高端研發人才服務。有全國權威的移動互聯網教學就業保障團隊，畢業學員占全國移動互聯網培訓人才一半的份額，做到了畢業學員業內高薪水，成為學員信賴的IT培訓機構。

5、煙臺大數據培訓

依托于大數據世界論壇（BDWF | Big Data World Forum），大數據培訓學院擁有豐富的師資資源、國際同步的課程體系與優質的服務流程。大數據學院教育培訓項目的服務人群包括：希望事業和職務發展中更進一步的高級技術人才；未來希望以大數據技術、營銷、市場、管理、研究等為事業和職業目標為相關人員等。

如何用go語言每分鐘處理100萬個請求

在Malwarebytes 我們經歷了顯著的增長，自從我一年前加入了硅谷的公司，一個主要的職責成了設計架構和開發一些系統來支持一個快速增長的信息安全公司和所有需要的設施來支持一個每天百萬用戶使用的產品。我在反病毒和反惡意軟件行業的不同公司工作了12年，從而我知道由于我們每天處理大量的數據，這些系統是多么復雜。

有趣的是，在過去的大約9年間，我參與的所有的web后端的開發通常是通過Ruby on Rails技術實現的。不要錯怪我。我喜歡Ruby on Rails，并且我相信它是個令人驚訝的環境。但是一段時間后，你會開始以ruby的方式開始思考和設計系統，你會忘記，如果你可以利用多線程、并行、快速執行和小內存開銷，軟件架構本來應該是多么高效和簡單。很多年期間，我是一個c/c++、Delphi和c#開發者，我剛開始意識到使用正確的工具可以把復雜的事情變得簡單些。

作為首席架構師，我不會很關心在互聯網上的語言和框架戰爭。我相信效率、生產力。代碼可維護性主要依賴于你如何把解決方案設計得很簡單。

問題

當工作在我們的匿名遙測和分析系統中，我們的目標是可以處理來自于百萬級別的終端的大量的POST請求。web處理服務可以接收包含了很多payload的集合的JSON數據，這些數據需要寫入Amazon S3中。接下來，map-reduce系統可以操作這些數據。

按照習慣，我們會調研服務層級架構，涉及的軟件如下：

Sidekiq

Resque

DelayedJob

Elasticbeanstalk Worker Tier

RabbitMQ

and so on…

搭建了2個不同的集群，一個提供web前端，另外一個提供后端處理，這樣我們可以橫向擴展后端服務的數量。

但是，從剛開始，在 討論階段我們的團隊就知道我們應該使用Go，因為我們看到這會潛在性地成為一個非常龐大（ large traffic）的系統。我已經使用了Go語言大約2年時間，我們開發了幾個系統，但是很少會達到這樣的負載（amount of load）。

我們開始創建一些結構，定義從POST調用得到的web請求負載，還有一個上傳到S3 budket的函數。

type PayloadCollection struct {

WindowsVersion string `json:"version"`

Token string `json:"token"`

Payloads []Payload `json:"data"`

}

type Payload struct {

// [redacted]

}

func (p *Payload) UploadToS3() error {

// the storageFolder method ensures that there are no name collision in

// case we get same timestamp in the key name

storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())

bucket := S3Bucket

b := new(bytes.Buffer)

encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)

if encodeErr != nil {

return encodeErr

}

// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'

var acl = s3.Private

var contentType = "application/octet-stream"

return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})

}

本地Go routines方法

剛開始，我們采用了一個非常本地化的POST處理實現，僅僅嘗試把發到簡單go routine的job并行化：

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

go payload.UploadToS3() // ----- DON'T DO THIS

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

對于中小負載，這會對大多數的人適用，但是大規模下，這個方案會很快被證明不是很好用。我們期望的請求數，不在我們剛開始計劃的數量級，當我們把第一個版本部署到生產環境上。我們完全低估了流量。

上面的方案在很多地方很不好。沒有辦法控制我們產生的go routine的數量。由于我們收到了每分鐘1百萬的POST請求，這段代碼很快就崩潰了。

再次嘗試

我們需要找一個不同的方式。自開始我們就討論過， 我們需要保持請求處理程序的生命周期很短，并且進程在后臺產生。當然，這是你在Ruby on Rails的世界里必須要做的事情，否則你會阻塞在所有可用的工作 web處理器上，不管你是使用puma、unicore還是passenger（我們不要討論JRuby這個話題）。然后我們需要利用常用的處理方案來做這些，比如Resque、 Sidekiq、 SQS等。這個列表會繼續保留，因為有很多的方案可以實現這些。

所以，第二次迭代，我們創建了一個緩沖channel，我們可以把job排隊，然后把它們上傳到S3。因為我們可以控制我們隊列中的item最大值，我們有大量的內存來排列job，我們認為只要把job在channel里面緩沖就可以了。

var Queue chan Payload

func init() {

Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)

}

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

...

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

Queue - payload

}

...

}

接下來，我們再從隊列中取job，然后處理它們。我們使用類似于下面的代碼：

func StartProcessor() {

for {

select {

case job := -Queue:

job.payload.UploadToS3() // -- STILL NOT GOOD

}

}

}

說實話，我不知道我們在想什么。這肯定是一個滿是Red-Bulls的夜晚。這個方法不會帶來什么改善，我們用了一個 有缺陷的緩沖隊列并發，僅僅是把問題推遲了。我們的同步處理器同時僅僅會上傳一個數據到S3，因為來到的請求遠遠大于單核處理器上傳到S3的能力，我們的帶緩沖channel很快達到了它的極限，然后阻塞了請求處理邏輯的queue更多item的能力。

我們僅僅避免了問題，同時開始了我們的系統掛掉的倒計時。當部署了這個有缺陷的版本后，我們的延時保持在每分鐘以常量增長。

最好的解決方案

我們討論過在使用用Go channel時利用一種常用的模式，來創建一個二級channel系統，一個來queue job，另外一個來控制使用多少個worker來并發操作JobQueue。

想法是，以一個恒定速率并行上傳到S3，既不會導致機器崩潰也不好產生S3的連接錯誤。這樣我們選擇了創建一個Job/Worker模式。對于那些熟悉Java、C#等語言的開發者，可以把這種模式想象成利用channel以golang的方式來實現了一個worker線程池，作為一種替代。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

// Job represents the job to be run

type Job struct {

Payload Payload

}

// A buffered channel that we can send work requests on.

var JobQueue chan Job

// Worker represents the worker that executes the job

type Worker struct {

WorkerPool chan chan Job

JobChannel chan Job

quit chan bool

}

func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {

return Worker{

WorkerPool: workerPool,

JobChannel: make(chan Job),

quit: make(chan bool)}

}

// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in

// case we need to stop it

func (w Worker) Start() {

go func() {

for {

// register the current worker into the worker queue.

w.WorkerPool - w.JobChannel

select {

case job := -w.JobChannel:

// we have received a work request.

if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {

log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())

}

case -w.quit:

// we have received a signal to stop

return

}

}

}()

}

// Stop signals the worker to stop listening for work requests.

func (w Worker) Stop() {

go func() {

w.quit - true

}()

}

我們已經修改了我們的web請求handler，用payload創建一個Job實例，然后發到JobQueue channel，以便于worker來獲取。

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

// let's create a job with the payload

work := Job{Payload: payload}

// Push the work onto the queue.

JobQueue - work

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

在web server初始化時，我們創建一個Dispatcher，然后調用Run()函數創建一個worker池子，然后開始監聽JobQueue中的job。

dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)

dispatcher.Run()

下面是dispatcher的實現代碼：

type Dispatcher struct {

// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher

WorkerPool chan chan Job

}

func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {

pool := make(chan chan Job, maxWorkers)

return Dispatcher{WorkerPool: pool}

}

func (d *Dispatcher) Run() {

// starting n number of workers

for i := 0; i d.maxWorkers; i++ {

worker := NewWorker(d.pool)

worker.Start()

}

go d.dispatch()

}

func (d *Dispatcher) dispatch() {

for {

select {

case job := -JobQueue:

// a job request has been received

go func(job Job) {

// try to obtain a worker job channel that is available.

// this will block until a worker is idle

jobChannel := -d.WorkerPool

// dispatch the job to the worker job channel

jobChannel - job

}(job)

}

}

}

注意到，我們提供了初始化并加入到池子的worker的最大數量。因為這個工程我們利用了Amazon Elasticbeanstalk帶有的docker化的Go環境，所以我們常常會遵守12-factor方法論來配置我們的生成環境中的系統，我們從環境變了讀取這些值。這種方式，我們控制worker的數量和JobQueue的大小，所以我們可以很快的改變這些值，而不需要重新部署集群。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

直接結果

我們部署了之后，立馬看到了延時降到微乎其微的數值，并未我們處理請求的能力提升很大。

Elastic Load Balancers完全啟動后，我們看到ElasticBeanstalk 應用服務于每分鐘1百萬請求。通常情況下在上午時間有幾個小時，流量峰值超過每分鐘一百萬次。

我們一旦部署了新的代碼，服務器的數量從100臺大幅 下降到大約20臺。

我們合理配置了我們的集群和自動均衡配置之后，我們可以把服務器的數量降至4x EC2 c4.Large實例，并且Elastic Auto-Scaling設置為如果CPU達到5分鐘的90%利用率，我們就會產生新的實例。

總結

在我的書中，簡單總是獲勝。我們可以使用多隊列、后臺worker、復雜的部署設計一個復雜的系統，但是我們決定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go語言開箱即用的特性簡化并發。

我們僅僅用了4臺機器，這并不是什么新鮮事了。可能它們還不如我的MacBook能力強大，但是卻處理了每分鐘1百萬的寫入到S3的請求。

處理問題有正確的工具。當你的 Ruby on Rails 系統需要更強大的web handler時，可以考慮下ruby生態系統之外的技術，或許可以得到更簡單但更強大的替代方案。

如何學習區塊鏈技術

首先，條件允許的話，盡量選擇在一線城市學習，畢竟那里是技術聚集區。其次，再考察其他方面，例如：師資力量、課程體系、教學模式、就業薪資、學費學時等。直接去試聽，考察學校的真實情況。

Go全棧+區塊鏈課程為幾周？分幾個階段？每個階段講多久？學完每個階段達到什么程度？

一共22周，分為5個階段，

第一階段4周 go語言基礎與網絡并發 ，學完入門go語言，

第二階段 4周 go語言實戰web開發，爬蟲開發，密碼學，共識算法，實現輕量級公鏈，學完可以開發golang的網站，爬蟲，實現輕量級區塊鏈

第三階段 4周 以太坊源碼分析與智能合約Dapp開發，學完掌握以太坊核心與開發智能合約，以及區塊鏈，

第四階段 4周 超級賬本，比特幣 EOS，源碼分析與智能合約實戰，學完以后掌握超級賬本開發，山寨比特幣，分叉EOS，以及智能合約Dapp開發

第五階段 6周 項目實戰 ，實戰5個企業級項目，學完可以擁有1年區塊鏈項目經驗

適合人群：

1.沒有編程基礎，想學IT技術的人群；

2.發展受限，想要提升的人群；

3.有編程經驗，想要轉行的人群。

學習目標：

從0開始學習Go語言，通過對Go語言的學習綜合培養區塊鏈專項應用型人才。

就業方向：

1.新技術Go語言開發（Web開發、微服務、分布式）。

2.新領域區塊鏈開發（密碼學安全、區塊鏈系統、區塊鏈應用）。

director，ligo語言里面的status怎么用，老是報錯，put sound(1).status怎么在If語句里使用

沒想到這年代還有人在學習Director，已經比較少有人知道Lingo了。全局變量放在幀面板最下部有個專門放代碼的地方，左側圖標能看出來，這一點與flash相比是不一樣的。

判斷狀態可以用循環，或者幀跳轉的循環檢測都可以。但是精靈的運用原理也與flash不同，不方便寫那種幀里幀外的代碼。所以一般代碼都是寫在時間軸幀面板底下的代碼幀，那附近還有聲音幀的。

播放器沒寫過，以前都是用director開發多媒體教學軟件和教學游戲的。不過其實director功能特別強大值得好好研究，尤其后來3D的部分。不過director的·shockwave播放器普及度不高。

希望能幫到你 :)

區塊鏈技術入門，涉及哪些編程語言

Go 是一個開源的編程語言，它能讓構造簡單、可靠且高效的軟件變得容易。想學習這門編程語言，首先要找到一份不錯的教程，兄弟連go語言+區塊鏈培訓最近新出了一套go語言的教程，老師講的非常不錯！

伴隨著“區塊鏈”概念在全球范圍內的熱議，金融、物流、征信、制造、零售等日常生活場景中也悄然加入了相關區塊鏈技術應用。有專家表明，未來區塊鏈將與人們的生活息息相關，區塊鏈技術與大眾日常生活融合是大勢所趨。

區塊鏈市場的火熱引發了大量以區塊鏈技術型人員為基礎的人才性需求，區塊鏈人才受熱捧程度呈光速上升。據拉勾網發布的“2018年區塊鏈高薪清單”顯示，騰訊、小米、蘇寧、京東等國內企業巨頭發布了眾多高薪區塊鏈崗需求，力圖探索區塊鏈相關技術與應用。清單中同時指出，高薪崗位以區塊鏈相關技術型崗位需求為主，其中蘇寧和科達月薪最高已給到100k。

極大的技術型人才市場需求，必然會帶動整個區塊鏈培訓市場的爆發式涌現與增長。培訓模式大都可分為線上培訓、傳統IT機構培訓及主打高端形式的線下短期訓練營等幾種形式，但市場火爆演進過程中也充斥著種種區塊鏈培訓亂象：講師資質注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公開，課程大綱不透明、授課質量縮水化，課時安排不合理及培訓收費標準參差不齊等等。

在整個區塊鏈培訓市場規模化發展之下，兄弟連教育攜手資深區塊鏈專家尹成及其清華水木未名團隊成立區塊鏈學院，利用其專業強大的技術講師團隊、細致全面的課程體系及海量真實性企業區塊鏈項目實戰，旨在深耕區塊鏈教培領域，并為企業為社會培養更多專業型技術人才。

尹成 資深區塊鏈技術專家 兄弟連區塊鏈學院院長畢業于清華大學，曾擔任Google算法工程師，微軟區塊鏈領域全球最具價值專家，微軟Tech.Ed 大會金牌講師。精通C/C++、Python、Go語言、Sicikit-Learn與TensorFlow。擁有15年編程經驗與5年的教學經驗，資深軟件架構師，Intel軟件技術專家，著名技術專家，具備多年的世界頂尖IT公司微軟谷歌的工作經驗。具備多年的軟件編程經驗與講師授課經歷， 并在人機交互、教育、信息安全、廣告、區塊鏈系統開發諸多產品。具備深厚的項目管理經驗以及研發經驗， 擁有兩項人工智能發明專利，與開發電子貨幣部署到微軟Windows Azure的實戰經驗。教學講解深入淺出，使學員能夠做到學以致用。

Python培訓課程哪家好？

對于學python編程的途徑可以說是有兩種，一種是自學，一種是到培訓機構進行報名學習，python是一門編程語言，是一門可以跟計算機打交道的語言，學習python編程語言需要做的是實操而不是大量的刷題；學習時間大概是4-6個月。培訓學費視具體課程而定。市面上關于web前端培訓費用，國內線下面授web前端培訓費用，各個機構存在一定的差異，因為各機構提供的教學服務不同所以費用也會不盡相同。但是基本上web前端培訓的費用并不算貴，還是物超所值的。web前端培訓推薦選擇千鋒教育，

要想找個靠譜的培訓機構學好編程，光是比較學費是遠遠不夠的，我們還要對比機構的其他情況，相互對比，選擇一家好的培訓機構需要從幾方面來考慮。要看IT培訓機構的規模，愿意花更高的成本在課程研發上面；要看培訓機構的發展歷程，發展時間越久對研發和教學的琢磨就越細致；要看學員數量，數量多說明課程質量優良。要看師資力量，老師的專業能力高低與否都決定了報班比率；要看課程內容是否專業和實用。千鋒教育擁有多年Python培訓服務經驗，采用全程面授高品質、高體驗培養模式，擁有國內一體化教學管理及學員服務，助力更多學員實現高薪夢想。

文章標題：go語言推遲教學 go語言進階
瀏覽路徑：http://m.kartarina.com/article36/dodscpg.html

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