我建议最好是从基础入手，而不是一开始就进行可视化编程。虽然如今国内绝大多数pc都是使用的windows，但是毕竟这知识这个世界的冰山一角。扎实的基础自然会更有用处。编程其实重要的是程序思维，然后是算法和数据结构。这些都是超出语言的，就是说不管是学c学java学delphi还是别的什么，这一部分都是一致的。因此培养这部分的知识可以说是一本万利的事情。初学肯定是通过语言熟悉思想熟悉算法和数据结构，到一定的时候就是纯粹的思想和算法数据结构的学习，便已经脱离程序语言了。经历过这些阶段，换一种语言不过是重新了解一下描述的方式，就像你了解了中文思维，山东话和四川话的差别就不会太大；了解了拉丁语的思维，整个语系的语言都不过是简简单单的记忆工作，应用就好。入门的语言，理论上是怎么方便学哪个，看那个顺眼学哪个。当然这里面还是有不同的推荐的。一般来说我比较推荐pascal、c/c++、java。并不是因为这三个东西很通用很有前途，而是它们实在是严整而有规则（c/c++还显得稍微的宽松了一点），而严谨的语法要求和明确的概念区分是有利于编程思维的形成和算法数据结构的学习的。同样的因为这个理由我不推荐vb，而并不是因为它功能不强大（事实上vb在windows环境中是相当牛的语言）另外一个建议是，如果学c，不要一开始就用vc。ms提供的很多东西很方便，有很多很简单的实现方法，但是它们不标准。vc与ansi
公司主营业务：成都网站设计、成都做网站、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。成都创新互联是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。成都创新互联推出金水免费做网站回馈大家。
c标准是有很大的差距的。首先一个不遵循标准的c/c++程序是不通用的，换个编译器说不定就不被承认了。所以我非常推崇gcc，理由之一是它完全符合
ansi
c标准，无论它的c还是c++编译器都很严整，功能上一点也不缺乏（有人说gcc不能做图形界面的程序，这一点完全错误，到处都有的qt库和gtk库都能做出很好的界面），另外一个理由便是它免费，毕竟稍微大一点的软件企业就不会屈从与微软的编译器和平台，而一个免费的c编译器无疑可以创造更多的利益；就算要转vc，标准的c程序也是几乎不要作任何改动的。当然，这一切的前提是，你真的很想很好的学编程，做一个这方面的精英。如果只不过是兴趣，或者只是想拿一个ms的工程师认证然后在国内企业找份诸如设计vf、vb程序之类的工作，那完全可以忽略我上面的话，去找个认证培训班，认认真真听听课，好好完成练习，从vb或者vc入手，考好认证是很不会太难的。毕竟现在很多很好的大学里都从来不缺乏计算机的课程，不会缺少算法或者编译原理的课程，不会没有计算机科学的研究院，而那里面出来的人一般都具备了很好的基础知识，会更加容易成为前面所说的精英。
看了CNode社区的一篇文章，非常好，果断转，a href=""想看点我/a
系统架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的人。
首先必须具有丰富的软件设计与开发经验，这有助于理解并解释所进行的设计是如何映射到实现中去。
其次要具有领导能力与团队协作技能，软件架构师必须是一个得到承认的技术领导，能在关键时候对技术的选择作出及时、有效的决定。
第三是具有很强的沟通能力，其实这一点好像什么角色都最好具备，软件架构师需要与各路人马经常打交道，客户、市场人员、开发人员、测试人员、项目经理、网络管理员、数据库工程师等等，而且在很多角色之间还要起沟通者的作用。在技术能力方面，软件架构师最重要也是最需要掌握的知识是构件通信机制方面的知识，比如远程过程调用（RPC，Remote Procedure Call）、JAVA RMI、CORBA、COM/DCOM、各种标准的通信协议、网络服务、面对对象数据库、关系数据库或者NoSQL数据库等等，另外，架构师应时刻注意新软件设计和开发方面的发展情况，并不断探索更有效的新方法。开发语言、设计模式和开发平台不断很快地升级，软件架构师需要吸收这些新技术新知识，并将它们用于软件系统开发工作中。当然，行业的业务知识对软件架构师也是很重要的，有助于设计出一个满足客户需求的体系结构，优秀的软件架构师常常因为要尽快获得对行业业务的理解而必须快速学习并且进行敏锐的观察。
但作为一个架构师，在整个软件系统的开发过程中是乐趣无穷的，因为这个角色很具有挑战性，有时需要左右逢源、八面玲珑，有时又需要果断坚定、不留情面。在国内，较少软件企业拥有独立的架构师，通常一个软件高手身兼数职，既是项目经理，又是软件架构师，还是软件开发者，有时还要客串一个测试人员，这对软件的开发周期和产品质量是不利的，有时一个人的观点立场是很片面的，而且繁重的工作、沉重的压力会影响一个人的情绪，情绪会影响决策，决策影响结果，所以值得我们三思而后行。
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大数据
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
1.Mongodb bson文档型数据库，整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。
2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样，hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。
字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序，行键必须用0作左填充。
3.Mongodb支持二级索引，而hbase本身不支持二级索引
4.Mongodb支持集合查找，正则查找，范围查找，支持skip和limit等等，是最像mysql的nosql数据库，而hbase只支持三种查找：通过单个row key访问，通过row key的range，全表扫描
5.mongodb的update是update-in-place，也就是原地更新，除非原地容纳不下更新后的数据记录。而hbase的修改和添加都是同一个命令：put，如果put传入的row key已经存在就更新原记录,实际上hbase内部也不是更新，它只是将这一份数据已不同的版本保存下来而已，hbase默认的保存版本的历史数量是3。
6.mongodb的delete会将该行的数据标示为已删除，因为mongodb在删除记录时并不是真把记录从内存或文件中remove，而是将该删除记录数据置空（写0或特殊数字加以标识）同时将该记录所在地址放到一个list列表“释放列表”中，这样做的好就是就是如果有用户要执行插入记录操作时，mongodb会首先从该“释放列表”中获取size合适的“已删除记录”地址返回，这种方法会提升性能（避免了malloc内存操作），同时mongodb也使用了bucket size数组来定义多个大小size不同的列表，用于将要删除的记录根据其size大小放到合适的“释放列表”中。Hbase的delete是先新建一个tombstonemarkers，然后读的时候会和tombstonemarkers做merge，在 发生major compaction时delete的数据记录才会真真删除。
7.mongodb和hbase都支持mapreduce，不过mongodb的mapreduce支持不够强大，如果没有使用mongodb分片，mapreduce实际上不是并行执行的
8.mongodb支持shard分片，hbase根据row key自动负载均衡，这里shard key和row key的选取尽量用非递增的字段，尽量用分布均衡的字段，因为分片都是根据范围来选择对应的存取server的，如果用递增字段很容易热点server的产生，由于是根据key的范围来自动分片的，如果key分布不均衡就会导致有些key根本就没法切分，从而产生负载不均衡。
9.mongodb的读效率比写高，hbase默认适合写多读少的情况，可以通过hfile.block.cache.size配置，该配置storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。如果写比读少很多，开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡，0.3左右。如果写比读多，果断默认0.2吧。设置这个值的时候，你同时要参考hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit，该值是memstore占heap的最大百分比，两个参数一个影响读，一个影响写。如果两值加起来超过80-90%，会有OOM的风险，谨慎设置。
10.hbase采用的LSM思想(Log-Structured Merge-Tree)，就是将对数据的更改hold在内存中，达到指定的threadhold后将该批更改merge后批量写入到磁盘，这样将单个写变成了批量写，大大提高了写入速度，不过这样的话读的时候就费劲了，需要merge disk上的数据和memory中的修改数据，这显然降低了读的性能。mongodb采用的是mapfile+Journal思想，如果记录不在内存，先加载到内存，然后在内存中更改后记录日志，然后隔一段时间批量的写入data文件，这样对内存的要求较高，至少需要容纳下热点数据和索引。
我是个微博重度用户，工作学习之余喜欢刷刷timeline看看有什么新鲜事发生，也因此认识了不少高质量的原创大V，有分享技术资料的，比如好东西传送门；有时不时给你一点人生经验的，比如石康；有高产的段子手，比如银教授；有黄图黄段子小能手，比如阿良哥哥 木木萝希木 初犬饼…
好吧，我承认，爬黄图黄段子才是我的真实目的，前三个是掩人耳目的…（捂脸，跑开）
另外说点题外话，我一开始想使用Sina Weibo API来获取微博内容，但后来发现新浪微博的API限制实在太多，大家感受一下：
只能获取当前授权的用户（就是自己），而且只能返回最新的5条，WTF！
所以果断放弃掉这条路，改为『生爬』，因为PC端的微博是Ajax的动态加载，爬取起来有些困难，我果断知难而退，改为对移动端的微博进行爬取，因为移动端的微博可以通过分页爬取的方式来一次性爬取所有微博内容，这样工作就简化了不少。
最后实现的功能：
输入要爬取的微博用户的user_id，获得该用户的所有微博
文字内容保存到以%user_id命名文本文件中，所有高清原图保存在weibo_image文件夹中
具体操作：
首先我们要获得自己的cookie，这里只说chrome的获取方法。
用chrome打开新浪微博移动端
option+command+i调出开发者工具
点开Network，将Preserve log选项选中
输入账号密码，登录新浪微博
找到m.weibo.cn-Headers-Cookie，把cookie复制到代码中的#your cookie处
cookie
然后再获取你想爬取的用户的user_id，这个我不用多说啥了吧，点开用户主页，地址栏里面那个号码就是user_id
将python代码保存到weibo_spider.py文件中
定位到当前目录下后，命令行执行python weibo_spider.py user_id
当然如果你忘记在后面加user_id，执行的时候命令行也会提示你输入
最后执行结束
iTerm
小问题：在我的测试中，有的时候会出现图片下载失败的问题，具体原因还不是很清楚，可能是网速问题，因为我宿舍的网速实在太不稳定了，当然也有可能是别的问题，所以在程序根目录下面，我还生成了一个userid_imageurls的文本文件，里面存储了爬取的所有图片的下载链接，如果出现大片的图片下载失败，可以将该链接群一股脑导进迅雷等下载工具进行下载。
另外，我的系统是OSX EI Capitan10.11.2，Python的版本是2.7，依赖库用sudo pip install XXXX就可以安装，具体配置问题可以自行stackoverflow，这里就不展开讲了。
下面我就给出实现代码（严肃脸）
Python
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87
88
89
90
#-*-coding:utf8-*-
import re
import string
import sys
import os
import urllib
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from lxml import etree
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
if(len(sys.argv) =2):
user_id = (int)(sys.argv[1])
else:
user_id = (int)(raw_input(u"请输入user_id: "))
cookie = {"Cookie": "#your cookie"}
url = 'd?filter=1page=1'%user_id
html = requests.get(url, cookies = cookie).content
selector = etree.HTML(html)
pageNum = (int)(selector.xpath('//input[@name="mp"]')[0].attrib['value'])
result = ""
urllist_set = set()
word_count = 1
image_count = 1
print u'爬虫准备就绪...'
for page in range(1,pageNum+1):
#获取lxml页面
url = 'hu/%d?filter=1page=%d'%(user_id,page)
lxml = requests.get(url, cookies = cookie).content
#文字爬取
selector = etree.HTML(lxml)
content = selector.xpath('//span[@class="ctt"]')
for each in content:
text = each.xpath('string(.)')
if word_count = 4:
text = "%d :"%(word_count-3) +text+"\n\n"
else :
text = text+"\n\n"
result = result + text
word_count += 1
#图片爬取
soup = BeautifulSoup(lxml, "lxml")
urllist = soup.find_all('a',href=re.compile(r'^mblog/oripic',re.I))
first = 0
for imgurl in urllist:
urllist_set.add(requests.get(imgurl['href'], cookies = cookie).url)
image_count +=1
fo = open("/Users/Personals/%s"%user_id, "wb")
fo.write(result)
word_path=os.getcwd()+'/%d'%user_id
print u'文字微博爬取完毕'
link = ""
fo2 = open("/Users/Personals/%s_imageurls"%user_id, "wb")
for eachlink in urllist_set:
link = link + eachlink +"\n"
fo2.write(link)
print u'图片链接爬取完毕'
if not urllist_set:
print u'该页面中不存在图片'
else:
#下载图片,保存在当前目录的pythonimg文件夹下
image_path=os.getcwd()+'/weibo_image'
if os.path.exists(image_path) is False:
os.mkdir(image_path)
x=1
for imgurl in urllist_set:
temp= image_path + '/%s.jpg' % x
print u'正在下载第%s张图片' % x
try:
urllib.urlretrieve(urllib2.urlopen(imgurl).geturl(),temp)
except:
print u"该图片下载失败:%s"%imgurl
x+=1
print u'原创微博爬取完毕，共%d条，保存路径%s'%(word_count-4,word_path)
print u'微博图片爬取完毕，共%d张，保存路径%s'%(image_count-1,image_path)
