实时轨迹存储mongodb
❶ 通过GoLang使用MongoDB的方法介绍
GoLang中使用MongoDB的方法简介
1. MongoDB简介
MongoDB是一种NoSQL数据库，其设计类似于关系型数据库但更灵活。数据存储在内存中，优先级高，内存不足时仅热点数据保留。支持排序和字段选择。数据以文档形式存储，如{"name":"this is a name", "age":12}，可灵活定义字段和数据结构。
高可用性通过Journal日志、Oplog主从复制、Checkpoint持久化和节点选举实现。即使宕机，也能快速恢复数据。
2. MongoDB与其他数据库比较
对比Redis，MongoDB在读写性能上稍逊一筹，但支持更多类型的数据存储和条件查询。Redis适合轻量级、缓存和特定数据结构的存储，如好友关系、用户关注。
Hbase则以列式存储适合大数据处理，如新闻、病毒库和轨迹数据。在海量数据场景下性能更优，但云计算通常不需如此大规模数据。
3. MongoDB集群搭建
以3节点主从集群为例，需要准备文件、KeyFile、mongo.conf，并调整配置如port、replSet等。通过docker启动并设置权限，创建用户以开启集群权限，最后进行数据备份和恢复。
4. GoLang操作MongoDB
通过golang连接MongoDB，执行插入、查询、更新等操作。使用MongoDB客户端库，执行数据库和集合操作，包括权限管理，如添加和验证用户权限。
❷ 自学前端，前端开发的学习路线是什么
自学前端其实很辛苦，需要有强大的自制力和坚持下去的学习心，并且做好详细的学习规划严格执行；如果你想学前端，下面的学习路线或许对你有帮助。
前端完整学习路线
第一阶段:
HTML CSS:HTML进阶、CSS进阶、div css布局、HTML css整站开发。
JavaScript基础:Js基础教程、js内置对象常用方法、常见DOM树操作大全、ECMAscript、DOM、BOM、定时器和焦点图。
JS基本特效:常见特效、例如:tab、导航、整页滚动、轮播图、JS制作幻灯片、弹出层、手风琴菜单、瀑布流布局、滚动事件、滚差视图。
JS高级特征:正则表达式、排序算法、递归算法、闭包、函数节流、作用域链、基于距离运动框架、面向对象基础。
JQuery:基础使用悬着器、DOM操作、特效和动画、方法链、拖拽、变形、JQueryUI组件基本使用。
第二阶段:HTML5和移动Web开发
HTML5:HTML5新语义标签、HTML5表单、音频和视频、离线和本地存储、SVG、Web Socket、Canvas。
CSS3:CSS3新选择器、伪元素、脸色表示法、边框、阴影、background系列属性改变、Transition、动画、景深和深透、3D效果制作、Velocity.js框架、元素进场、出场策略、炫酷CSS3网页制作。
Bootstrap:响应式概念、媒体查询、响应式网站制作、删格系统、删格系统原理、Bootstrap常用模板、LESS和SASS。
移动Web开发:跨终端WEB和主流设备简介、视口、流式布局、弹性盒子、rem、移动终端JavaScript事件、手机中常见JS效果制作、Zepto.js、手机聚划算页面、手机滚屏。
第三阶段:HTTP服务和AJAX编程
WEB服务器基础:服务器基础知识、Apache服务器和其他WEB服务器介绍、Apache服务器搭建、HTTP介绍。
PHP基础:PHP基础语法、使用PHP处理简单的GET或者POST请求。
AJAX上篇:Ajax简介和异步的概念、Ajax框架的封装、XMLHttpRequest对象详细介绍方法、兼容性处理方法、Ajax框架的封装、Ajax中缓存问题、XML介绍和使用。
AJAX下篇:JSON和JSON解析、数据绑定和模板技术、JSONP、跨域技术、图片预读取和lazy-load技术、JQuery框架中的AjaxAPI、使用Ajax实现爆布流案例额。
第四阶段:面向对象进阶
面向对象终极篇:从内存角度到理解JS面向对象、基本类型、复杂类型、原型链、ES6中的面向对象、属性读写权限、设置器、访问器。
面向对象三大特征:继承性、多态性、封装性、接口。
设计模式:面向对象编程思维、单例模式、工厂模式、策略模式、观察者模式、模板方法模式、代理模式、装饰者模式、适配器模式、面向切面编程。
第五阶段:封装一个属于自己的框架
框架封装基础:事件流、冒泡、捕获、事件对象、事件框架、选择框架。
框架封装中级:运动原理、单物体运动框架、多物体运动框架、运动框架面向对象封装。
框架封装高级和补充:JQuery框架雏形、可扩展性、模块化、封装属于传智自己的框架。
第六阶段:模块化组件开发
面向组件编程:面向组件编程的方式、面向组件编程的实现原理、面向组件编程实战、基于组件化思想开发网站应用程序。
面向模块编程:AMD设计规范、CMD设计规范、RequireJS，LoadJS、淘宝的SeaJS。
第七阶段:主流的流行框架
Web开发工作流:GIT/SVN、Yeoman脚手架、NPMer依赖管理工具、Grunt/Gulp/Webpack。
MVC/MVVM/MVW框架:Angular.js、Backbone.js、Knockout/Ember。
常用库:React.js、Vue.js、Zepto.js。
第八阶段:HTML5原生移动应用开发
Cordova:WebApp/NativeApp/HybirdApp简介、Cordova简介、与PhoneGap之间的关系、开发环境搭建、Cordova实战(创建项目，配置，编译，调试，部署发布)。
Ionic:Ionic简介和同类对比、模板项目解析、常见组件及使用、结合Angular构建APP、常见效果(下拉刷新，上拉加载，侧滑导航，选项卡)。
React Native:React Native简介、React Native环境配置、创建项目，配置，编译，调试，部署发布、原生模块和UI组件、原生常用API。
HTML5 :HTML5 中国产业联盟、HTML5 Plus Runtime环境、HBuilder开发工具、MUI框架、H5 开发和部署。
第九阶段: Node.js全栈开发:
快速入门:Node.js发展、生态圈、Io.js、Linux/Windows/OS X环境配置、REPL环境和控制台程序、异步编程，非阻塞I/O、模块概念，模块管理工具、开发流程，调试，测试。
核心模块和对象:全局对象global，process，console，util、事件驱动，事件发射器、加密解密，路径操做。
祝你学有所成！
❸ 2017数据挖掘工程师简历
2017数据挖掘工程师简历
求职目标：数据库挖掘工程师
教育背景
2012.09-2014.07 大学 计算机技术(硕士)
2008.09-2012.07 医学院 计算机科学与技术(学士)
工作经历
2014.07-至今 网络科技股份有限公司 JAVA开发工程师
工作内容：
1、移动设备管理MDM：查看企业不同组织结构下所有移动终端设备的运行状态;进行消息统一推送;对异常设备进行停用、锁屏、解锁、甚至是擦除操作;随时对设备进行即时定位、轨迹追踪;对设备进行统一安全策略管理，如指定密码复杂程度、识别WIFI、禁止设备功能等。
2、移动文档管理MCM:对WORD、PPT、PDF、JPG等不同格式的文档集中存储、发布、远程推送、在线阅读、定时销毁等“不落地”操作;针对不同组织机构中的不同级别的员工设置移动终端文档查看的权限，保证文档阅读的便利性和文档内容的安全性。
3、移动日志管理：记录系统管理员的登录和操作详情以及终端设备Portal和APP的的登录异常情况和具体的APP操作详情。
项目经验
2013.11-2014.07 社交网中好友和位置推荐算法研究 毕业论文
项目描述：
负责内容：
1、利用用户社交信任值和活动偏好相似性实现LBSNs 中好友推荐。
2、利用基于位置活动相似性和用户社交信任值的矩阵分解方法，用户信任好友访问、 历史记录，实现基于位置社交网络中位置推荐。
校内实践
2011.05 中国移动分公司动感地带俱乐部 校园代理与志愿服务
2013.09 体育中心第十二届全国运动会 志愿者
2010.09 水上运动基地第二届中国水上运动会 志愿者
2009.10 水上运动基地第十一届全国运动会 志愿者
奖项荣誉
2011.07 荣获公司动感地带俱乐部优秀高级会员称号
2012.06 荣获校优秀毕业生称号
2012-2013 获得校级一等奖学金
2013.09 荣获第十二届全运会赛区优秀志愿者称号
技能证书
语言技能：大学生英语六级(能用英语进行日常交流、翻译专业文章)
学术成果：专利名称(基于用户计算机交互事件的网瘾检测装置及方法)
专业技能：
1、熟练JAVA开发编程及Spring、MyBatis等主流开发框架;
2、熟练OOA/OOD/OOP编程思想,掌握多种常用的设计模式;
3、熟练应用Oracle、MySQL，熟悉MongoDB等NoSQL技术;
4、熟练HTML/Ajax/CSS/Javascript等WEB前端技术，熟悉jQuery、Bootstrap等框架;
5、熟悉Nginx/Tomcat配置及调优;
6、熟练个性化推荐算法，并有相关课题研究经验;
7、熟悉数据结构、数据挖掘算法、机器学习算法;
❹ 如何成为一名大数据工程师
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。
数据工程师是做什么的？于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国网络大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍（Nicole Yan）的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍（Nicole Yan）说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。
用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”
因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
1.找出过去事件的特征
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
2.预测未来可能发生的事情
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
在网络，沈志勇支持“网络预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以网络景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？
3.找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
需要具备的能力
1.数学及统计学相关的背景
就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。
2.计算机编码能力
实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。
举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
3.对特定应用领域或行业的知识
在颜莉萍（Nicole Yan）看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”
职业发展1.如何成为大数据工程师
由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”
颜莉萍（Nicole Yan）建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
2.薪酬待遇
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍（Nicole Yan）的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍（Nicole Yan）表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
3.职业发展路径
由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍（Nicole Yan）说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。