實時軌跡存儲mongodb
❶ 通過GoLang使用MongoDB的方法介紹
GoLang中使用MongoDB的方法簡介
1. MongoDB簡介
MongoDB是一種NoSQL資料庫，其設計類似於關系型資料庫但更靈活。數據存儲在內存中，優先順序高，內存不足時僅熱點數據保留。支持排序和欄位選擇。數據以文檔形式存儲，如{"name":"this is a name", "age":12}，可靈活定義欄位和數據結構。
高可用性通過Journal日誌、Oplog主從復制、Checkpoint持久化和節點選舉實現。即使宕機，也能快速恢復數據。
2. MongoDB與其他資料庫比較
對比Redis，MongoDB在讀寫性能上稍遜一籌，但支持更多類型的數據存儲和條件查詢。Redis適合輕量級、緩存和特定數據結構的存儲，如好友關系、用戶關注。
Hbase則以列式存儲適合大數據處理，如新聞、病毒庫和軌跡數據。在海量數據場景下性能更優，但雲計算通常不需如此大規模數據。
3. MongoDB集群搭建
以3節點主從集群為例，需要准備文件、KeyFile、mongo.conf，並調整配置如port、replSet等。通過docker啟動並設置許可權，創建用戶以開啟集群許可權，最後進行數據備份和恢復。
4. GoLang操作MongoDB
通過golang連接MongoDB，執行插入、查詢、更新等操作。使用MongoDB客戶端庫，執行資料庫和集合操作，包括許可權管理，如添加和驗證用戶許可權。
❷ 自學前端，前端開發的學習路線是什麼
自學前端其實很辛苦，需要有強大的自製力和堅持下去的學習心，並且做好詳細的學習規劃嚴格執行；如果你想學前端，下面的學習路線或許對你有幫助。
前端完整學習路線
第一階段:
HTML CSS:HTML進階、CSS進階、div css布局、HTML css整站開發。
JavaScript基礎:Js基礎教程、js內置對象常用方法、常見DOM樹操作大全、ECMAscript、DOM、BOM、定時器和焦點圖。
JS基本特效:常見特效、例如:tab、導航、整頁滾動、輪播圖、JS製作幻燈片、彈出層、手風琴菜單、瀑布流布局、滾動事件、滾差視圖。
JS高級特徵:正則表達式、排序演算法、遞歸演算法、閉包、函數節流、作用域鏈、基於距離運動框架、面向對象基礎。
JQuery:基礎使用懸著器、DOM操作、特效和動畫、方法鏈、拖拽、變形、JQueryUI組件基本使用。
第二階段:HTML5和移動Web開發
HTML5:HTML5新語義標簽、HTML5表單、音頻和視頻、離線和本地存儲、SVG、Web Socket、Canvas。
CSS3:CSS3新選擇器、偽元素、臉色表示法、邊框、陰影、background系列屬性改變、Transition、動畫、景深和深透、3D效果製作、Velocity.js框架、元素進場、出場策略、炫酷CSS3網頁製作。
Bootstrap:響應式概念、媒體查詢、響應式網站製作、刪格系統、刪格系統原理、Bootstrap常用模板、LESS和SASS。
移動Web開發:跨終端WEB和主流設備簡介、視口、流式布局、彈性盒子、rem、移動終端JavaScript事件、手機中常見JS效果製作、Zepto.js、手機聚劃算頁面、手機滾屏。
第三階段:HTTP服務和AJAX編程
WEB伺服器基礎:伺服器基礎知識、Apache伺服器和其他WEB伺服器介紹、Apache伺服器搭建、HTTP介紹。
PHP基礎:PHP基礎語法、使用PHP處理簡單的GET或者POST請求。
AJAX上篇:Ajax簡介和非同步的概念、Ajax框架的封裝、XMLHttpRequest對象詳細介紹方法、兼容性處理方法、Ajax框架的封裝、Ajax中緩存問題、XML介紹和使用。
AJAX下篇:JSON和JSON解析、數據綁定和模板技術、JSONP、跨域技術、圖片預讀取和lazy-load技術、JQuery框架中的AjaxAPI、使用Ajax實現爆布流案例額。
第四階段:面向對象進階
面向對象終極篇:從內存角度到理解JS面向對象、基本類型、復雜類型、原型鏈、ES6中的面向對象、屬性讀寫許可權、設置器、訪問器。
面向對象三大特徵:繼承性、多態性、封裝性、介面。
設計模式:面向對象編程思維、單例模式、工廠模式、策略模式、觀察者模式、模板方法模式、代理模式、裝飾者模式、適配器模式、面向切面編程。
第五階段:封裝一個屬於自己的框架
框架封裝基礎:事件流、冒泡、捕獲、事件對象、事件框架、選擇框架。
框架封裝中級:運動原理、單物體運動框架、多物體運動框架、運動框架面向對象封裝。
框架封裝高級和補充:JQuery框架雛形、可擴展性、模塊化、封裝屬於傳智自己的框架。
第六階段:模塊化組件開發
面向組件編程:面向組件編程的方式、面向組件編程的實現原理、面向組件編程實戰、基於組件化思想開發網站應用程序。
面向模塊編程:AMD設計規范、CMD設計規范、RequireJS，LoadJS、淘寶的SeaJS。
第七階段:主流的流行框架
Web開發工作流:GIT/SVN、Yeoman腳手架、NPMer依賴管理工具、Grunt/Gulp/Webpack。
MVC/MVVM/MVW框架:Angular.js、Backbone.js、Knockout/Ember。
常用庫:React.js、Vue.js、Zepto.js。
第八階段:HTML5原生移動應用開發
Cordova:WebApp/NativeApp/HybirdApp簡介、Cordova簡介、與PhoneGap之間的關系、開發環境搭建、Cordova實戰(創建項目，配置，編譯，調試，部署發布)。
Ionic:Ionic簡介和同類對比、模板項目解析、常見組件及使用、結合Angular構建APP、常見效果(下拉刷新，上拉載入，側滑導航，選項卡)。
React Native:React Native簡介、React Native環境配置、創建項目，配置，編譯，調試，部署發布、原生模塊和UI組件、原生常用API。
HTML5 :HTML5 中國產業聯盟、HTML5 Plus Runtime環境、HBuilder開發工具、MUI框架、H5 開發和部署。
第九階段: Node.js全棧開發:
快速入門:Node.js發展、生態圈、Io.js、Linux/Windows/OS X環境配置、REPL環境和控制台程序、非同步編程，非阻塞I/O、模塊概念，模塊管理工具、開發流程，調試，測試。
核心模塊和對象:全局對象global，process，console，util、事件驅動，事件發射器、加密解密，路徑操做。
祝你學有所成！
❸ 2017數據挖掘工程師簡歷
2017數據挖掘工程師簡歷
求職目標：資料庫挖掘工程師
教育背景
2012.09-2014.07 大學 計算機技術(碩士)
2008.09-2012.07 醫學院 計算機科學與技術(學士)
工作經歷
2014.07-至今 網路科技股份有限公司 JAVA開發工程師
工作內容：
1、移動設備管理MDM：查看企業不同組織結構下所有移動終端設備的運行狀態;進行消息統一推送;對異常設備進行停用、鎖屏、解鎖、甚至是擦除操作;隨時對設備進行即時定位、軌跡追蹤;對設備進行統一安全策略管理，如指定密碼復雜程度、識別WIFI、禁止設備功能等。
2、移動文檔管理MCM:對WORD、PPT、PDF、JPG等不同格式的文檔集中存儲、發布、遠程推送、在線閱讀、定時銷毀等“不落地”操作;針對不同組織機構中的不同級別的員工設置移動終端文檔查看的許可權，保證文檔閱讀的便利性和文檔內容的安全性。
3、移動日誌管理：記錄系統管理員的登錄和操作詳情以及終端設備Portal和APP的的登錄異常情況和具體的APP操作詳情。
項目經驗
2013.11-2014.07 社交網中好友和位置推薦演算法研究 畢業論文
項目描述：
負責內容：
1、利用用戶社交信任值和活動偏好相似性實現LBSNs 中好友推薦。
2、利用基於位置活動相似性和用戶社交信任值的矩陣分解方法，用戶信任好友訪問、 歷史記錄，實現基於位置社交網路中位置推薦。
校內實踐
2011.05 中國移動分公司動感地帶俱樂部 校園代理與志願服務
2013.09 體育中心第十二屆全國運動會 志願者
2010.09 水上運動基地第二屆中國水上運動會 志願者
2009.10 水上運動基地第十一屆全國運動會 志願者
獎項榮譽
2011.07 榮獲公司動感地帶俱樂部優秀高級會員稱號
2012.06 榮獲校優秀畢業生稱號
2012-2013 獲得校級一等獎學金
2013.09 榮獲第十二屆全運會賽區優秀志願者稱號
技能證書
語言技能：大學生英語六級(能用英語進行日常交流、翻譯專業文章)
學術成果：專利名稱(基於用戶計算機交互事件的網癮檢測裝置及方法)
專業技能：
1、熟練JAVA開發編程及Spring、MyBatis等主流開發框架;
2、熟練OOA/OOD/OOP編程思想,掌握多種常用的設計模式;
3、熟練應用Oracle、MySQL，熟悉MongoDB等NoSQL技術;
4、熟練HTML/Ajax/CSS/Javascript等WEB前端技術，熟悉jQuery、Bootstrap等框架;
5、熟悉Nginx/Tomcat配置及調優;
6、熟練個性化推薦演算法，並有相關課題研究經驗;
7、熟悉數據結構、數據挖掘演算法、機器學習演算法;
❹ 如何成為一名大數據工程師
大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。
這群人在國外被叫做數據科學家（Data Scientist），這個頭銜最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher於2008年提出，他們後來分別成為了領英（LinkedIn）和Facebook數據科學團隊的負責人。而數據科學家這個職位目前也已經在美國傳統的電信、零售、金融、製造、物流、醫療、教育等行業里開始創造價值。
不過在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，「你很難期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環節。更多公司會根據自己已有的資源和短板，招聘能和現有團隊互補的人才。」領英（LinkedIn）中國商務分析及戰略總監王昱堯對《第一財經周刊》說。
數據工程師是做什麼的？於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，我們將其統稱為「大數據工程師」。
由於國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從其中挖掘出多少價值完全取決於工程師的個人能力。已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解，對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。
雖然對於一些大公司來說，擁有碩博學歷的公司人是比較好的選擇，不過阿里巴巴集團研究員薛貴榮強調，學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。
除此之外，一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。「他得知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。」聯合國網路大數據聯合實驗室數據科學家沈志勇說。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家；溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式：由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，後者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。
你可以將以上這些要求看做是成為大數據工程師的努力方向，因為根據萬寶瑞華管理合夥人顏莉萍（Nicole Yan）的觀察，這是一個很大的人才缺口。目前國內的大數據應用多集中在互聯網領域，有超過56%的企業在籌備發展大數據研究，「未來5年，94%的公司都會需要數據科學家。」顏莉萍（Nicole Yan）說。因此她也建議一些原本從事與數據工作相關的公司人可以考慮轉型。
用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。
沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，「第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。」
因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。
1.找出過去事件的特徵
大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。比如，騰訊的數據團隊正在搭建一個數據倉庫，把公司所有網路平台上數量龐大、不規整的數據信息進行梳理，總結出可供查詢的特徵，來支持公司各類業務對數據的需求，包括廣告投放、游戲開發、社交網路等。
找出過去事件的特徵，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。「你可以知道他是什麼樣的人、他的年紀、興趣愛好，是不是互聯網付費用戶、喜歡玩什麼類型的游戲，平常喜歡在網上做什麼事情。」騰訊雲計算有限公司北京研發中心總經理鄭立峰對《第一財經周刊》說。下一步到了業務層面，就可以針對各類人群推薦相關服務，比如手游，或是基於不同特徵和需求衍生出新的業務模式，比如微信的電影票業務。
2.預測未來可能發生的事情
通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平台上，工程師正試圖通過引入氣象數據來幫助淘寶賣家做生意。「比如今年夏天不熱，很可能某些產品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。那麼我們就會建立氣象數據和銷售數據之間的關系，找到與之相關的品類，提前警示賣家周轉庫存。」薛貴榮說。
在網路，沈志勇支持「網路預測」部分產品的模型研發，試圖用大數據為更廣泛的人群服務。已經上線的包括世界盃預測、高考預測、景點預測等。以網路景點預測為例，大數據工程師需要收集所有可能影響一段時間內景點人流量的關鍵因素進行預測，並為全國各個景點未來的擁擠度分級—在接下來的若干天時間里，它究竟是暢通、擁擠，還是一般擁擠？
3.找出最優化的結果
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
以騰訊來說，鄭立峰認為能反映大數據工程師工作的最簡單直接的例子就是選項測試（AB Test），即幫助產品經理在A、B兩個備選方案中做出選擇。在過去，決策者只能依據經驗進行判斷，但如今大數據工程師可以通過大范圍地實時測試—比如，在社交網路產品的例子中，讓一半用戶看到A界面，另一半使用B界面，觀察統計一段時間內的點擊率和轉化率，以此幫助市場部做出最終選擇。
作為電商的阿里巴巴，則希望通過大數據鎖定精準的人群，幫助賣家做更好的營銷。「我們更期待的是你能找到這樣一批人，比起現有的用戶，這些人對產品更感興趣。」薛貴榮說。一個淘寶的實例是，某人參賣家原來推廣的目標人群是產婦，但工程師通過挖掘數據之間的關聯性後發現，針對孕婦群體投放的營銷轉化率更高。
需要具備的能力
1.數學及統計學相關的背景
就我們采訪過的BAT三家互聯網大公司來說，對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。沈志勇認為，缺乏理論背景的數據工作者，更容易進入一個技能上的危險區域（Danger Zone）—一堆數字，按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。「只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。」沈志勇說。
2.計算機編碼能力
實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。「因為許多數據的價值來自於挖掘的過程，你必須親自動手才能發現金子的價值。」鄭立峰說。
舉例來說，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。即使在某些團隊中，大數據工程師的職責以商業分析為主，但也要熟悉計算機處理大數據的方式。
3.對特定應用領域或行業的知識
在顏莉萍（Nicole Yan）看來，大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。
「他不能只是懂得數據，還要有商業頭腦，不論對零售、醫葯、游戲還是旅遊等行業，能就其中某些領域有一定的理解，最好還是與公司的業務方向一致的，」就此薛貴榮還打了個比方，「過去我們說一些奢侈品店員勢利，看人一眼就知道買得起買不起，但這群人恰恰是有敏銳度的，我們認為他們是這個行業的專家。又比如對醫療行業了解的人，他在考慮醫療保險業務時，不僅會和人們醫院看病的記錄相關，也會考慮飲食數據，這些都是基於對該領域的了解。」
職業發展1.如何成為大數據工程師
由於目前大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才—既要有高學歷，同時最好還有大規模數據處理經驗。因此很多企業會通過內部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴舉辦了一個大數據競賽，把天貓平台上的數據拿出來，去除敏感問題後，放到雲計算平台上交予7000多支隊伍進行比賽，比賽分為內部賽和外部賽。「通過這個方式來激勵內部員工，同時也發現外部人才，讓各行業的大數據工程師涌現出來。」
顏莉萍（Nicole Yan）建議，目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師、Hadoop方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也可以成為大數據工程師。
2.薪酬待遇
作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。根據顏莉萍（Nicole Yan）的觀察，國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。顏莉萍（Nicole Yan）表示，「大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。」在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。
3.職業發展路徑
由於大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。「這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要數據戰略人才。」顏莉萍（Nicole Yan）說。另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。