桌面运维不如SRE运维工程师

从程序员到海底捞服务员#程序员 #python #转行 #编程 #网管 #java

视频中主讲者分享了一位名为海底捞哥的学生故事，这位学生在转行学习Python编程时遇到了困难。正值Python技术火热、市场急需人才的阶段，有公司愿意为愿意转向Python编程的员工提供学习机会，并承诺学成后提供工作及不错的薪水。海底捞哥即使缺乏基础也有望得到起薪过万的机会，但因为受到创业开餐厅的诱惑，选择中途放弃学业。结果创业失败后不得不再次回到餐饮行业，成为一名店长，与那些选择坚持并成为程序员的同学相比，其薪资和职业发展显著落后。这一案例体现了正确职业规划的重要性，以及市场需求与个人职业成长之间的关系。

老板告诉你面试不通过有时候不是你的问题 #计算机 #程序员 #it #职场 #打工人

视频内容涉及面试过程中可能遇到的一些不为人知的真相，如申请者可能因为过于优秀被认为难以留在公司而未通过面试；或者由于公司业务调整导致招聘取消；更有甚者，一些公司可能利用面试作为免费咨询，以“吸取”应聘者的想法和经验而不真正提供工作机会。对此，求职者应当警惕，根据自己对工作的喜爱和直觉判断是否继续投入精力进行方案的制定。这类信息对职场新人、求职者、人力资源专业人士、职业规划顾问和公司高管颇有帮助，增强他们对职场策略的理解。

你连饭都吃不上了，有个外包收留你，你还嫌弃上了？

外包不仅意味着参与边缘业务，还可能涉及到如华为、腾讯、阿里等大公司的核心业务开发项目。例如，小米汽车的支架系统开发就涵盖了大量外包工作。通过外包，可以学习技术并且提升在工程开发的标准化流程方面的能力。然而，长期从事外包可能导致个人职业发展停滞，且存在职位不稳定的风险。因此，外包应被视为职业生涯中的一个临时阶段，并在适当时机积极寻求跳槽到甲方公司的机会，以促进长期成长。在甲方公司表现优异的外包员工也有可能被转正，从而开拓更广阔的职业发展空间。

Oracle数据库日常巡检方法

Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志（如ORA错误）、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况，以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现，也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程，并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。

干掉99%传统运维，代码上线效率提升百倍：基于Jenkins和k8s构建CICD流水线

本次视频展示了通过结合Kubernetes和持续集成与持续部署（CI/CD）来实现代码的自动化部署。通过一个按钮启动自动化的DevOps流水线，自动完成代码从提交到在不同环境下运行的全过程。演示了创建流水线的整个步骤，包括代码拉取、构建测试、镜像构建、镜像推送到Harbor仓库，以及在Kubernetes集群中部署。此过程简化了从开发到运维的工作，实现了开发运维一体化。由此，技术人员可以更加专注于编码，而无需频繁操作部署过程。适合对自动化部署、容器技术和DevOps流程感兴趣的技术人员观看。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。