[Flex布局实现元素垂直居中方法]的搜索结果

...gPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的，必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式：%d表示日期时间，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符，否则按照句点分割。 %msg：日志消息，%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象，也可以定义日志类型、级别name：表示匹配的logger类型前缀，也就是包的前半部分level：要记录的日志级别，包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity：作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出，false：表示只用当前logger的appender-ref，true：表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系，没有特别定义则默认为root，任何一个类只会和一个logger对应，要么是定义的logger，要么是root，判断的关键在于找到这个logger，然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID：转账的用户ID amount：转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表，把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000，也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败，农业银行转账失败！");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列（Queue） --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器（Queue），配置连接工厂，监听的目标是demoQueueDestination，监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板（Queue），Spring提供的JMS工具类，它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic，false是queue，默认是false，此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成！！！， 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群：171239762， 纯技术交流群，非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...的最简单模型及其编程实现》，可能用C++，也可能用Java，Python，看作者的心情吧。预计近几个月出吧，快则个把月，多则不知道了，毕竟作者本身还是比较忙的，忙七忙八也不知道在忙什么，嗯，就这样。 小号：在有多个游戏账号的前提下，等级高的号叫作大号，等级较低或者新创建的号叫作小号。 ↩︎ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586028525096880374&wfr=spider&for=pc. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://www.lwlm.com/sixiangzhexue/201704/840820.htm. ↩︎ 详细讨论请参见：《未来简史：从智人到智神》第三章：人类的特质。 ↩︎ “Unconscious determinants of free decisions in the human brain” in nature neuroscience, http://www.rifters.com/real/articles/NatureNeuroScience_Soon_et_al.pdf. ↩︎ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39384184/article/details/79288150。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...平调整Pod的数量，实现削峰填谷 DaemonSet：在集群中的指定Node上运行且仅运行一个副本，一般用于守护进程类的任务 Job：它创建出来的pod只要完成任务就立即退出，不需要重启或重建，用于执行一次性任务 Cronjob：它创建的Pod负责周期性任务控制，不需要持续后台运行，可以理解为是定时任务； StatefulSet：管理有状态应用 1、ReplicaSet 简称为RS，主要的作用是保证一定数量的pod能够正常运行，它会持续监听这些pod的运行状态，提供了以下功能 自愈能力： 重启 ：当某节点中的pod运行过程中出现问题导致无法启动时，k8s会不断重启，直到可用状态为止 故障转移：当正在运行中pod所在的节点发生故障或者宕机时，k8s会选择集群中另一个可用节点，将pod运行到可用节点上； pod数量的扩缩容：pod副本的扩容和缩容 镜像升降级：支持镜像版本的升级和降级； 配置模板 rs的所有配置如下 apiVersion: apps/v1 版本号kind: ReplicaSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: rsspec: 详情描述replicas: 3 副本数量selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则，key就是label的key，values的值是个数组，意思是标签值必须是此数组中的其中一个才能匹配上；- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels: 这里的标签必须和上面的matchLabels一致，将他们关联起来app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建一个ReplicaSet 新建一个文件 rs.yaml，内容如下 apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSet pod控制器metadata: 元数据name: pc-replicaset 名字namespace: dev 名称空间spec:replicas: 3 副本数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podtemplate: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 kubectl create -f rs.yaml 获取replicaset kubectl get replicaset -n dev 2、扩缩容 刚刚我们已经用第一种方式创建了一个replicaSet，现在就基于原来的rs进行扩容，原来的副本数量是3个，现在我们将其扩到6个，做法也很简单，运行编辑命令 第一种方式: scale 使用scale命令实现扩缩容，后面--replicas=n直接指定目标数量即可kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev 第二种方式：使用edit命令编辑rs 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容，进去后将replicas的值改为1，保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 3、镜像版本变更 第一种方式：scale kubectl scale rs pc-replicaset nginx=nginx:1.71.2 -n dev 第二种方式：edit 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容，进去后将nginx的值改为nginx:1.71.2，保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 4、删除rs 第一种方式kubectl delete -f rs.yaml 第二种方式 ,如果想要只删rs，但不删除pod，可在删除时加上--cascade=false参数（不推荐）kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false 2、Deployment k8s v1.2版本后加入Deployment；这种控制器不直接控制pod，而是通过管理ReplicaSet来间接管理pod；也就是Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理pod；所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大 当我们创建了一个Deployment之后，也会自动创建一个ReplicaSet 功能 支持ReplicaSet 的所有功能 支持发布的停止、继续 支持版本的滚动更新和回退功能 配置模板 新建文件 apiVersion: apps/v1 版本号kind: Deployment 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: deployspec: 详情描述replicas: 3 副本数量revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本的数量，默认10，内部通过保留rs来实现paused: false 暂停部署，默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 部署超时时间（s），默认是600strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxSurge: 30% 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数maxUnavailable: 30% 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建和删除Deployment 创建pc-deployment.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: Deployment metadata:name: pc-deploymentnamespace: devspec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 创建和查看 创建deployment，--record=true 表示记录整个deployment更新过程[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=truedeployment.apps/pc-deployment created 查看deployment READY 可用的/总数 UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量 AVAILABLE 当前可用的pod的数量[root@k8s-master01 ~] kubectl get deploy pc-deployment -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEpc-deployment 3/3 3 3 15s 查看rs 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串[root@k8s-master01 ~] kubectl get rs -n devNAME DESIRED CURRENT READY AGEpc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s 删除deployment 删除deployment，其下的rs和pod也将被删除kubectl delete -f pc-deployment.yaml 2、扩缩容 deployment的扩缩容和 ReplicaSet 的扩缩容一样，只需要将rs或者replicaSet改为deployment即可，具体请参考上面的 ReplicaSet 扩缩容 3、镜像更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数，所以在一旦进行了镜像更新，就会新建出一个pod出来，将老的old-pod上的容器全删除，然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器，此时old-pod是不会删除的，因为这个old-pod是要进行回退的； 镜像更新策略有2种 滚动更新（RollingUpdate）：（默认值），杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本Pod 重建更新（Recreate）：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：type：指定策略类型，支持两种策略Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本PodrollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。 重建更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: Recreate 重建更新 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n devdeployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s 滚动更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev deployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1spc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0spc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m 至此，新版本的pod创建完毕，就版本的pod销毁完毕 中间过程是滚动进行的，也就是边销毁边创建 4、版本回退 更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数，所以在一旦进行了镜像更新，就会新建出一个pod出来，将老的old-pod上的容器全删除，然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器，此时old-pod是不会删除的，因为这个old-pod是要进行回退的； 回退 在回退时会将new-pod上的容器全部删除，在将old-pod上恢复原来的容器； 回退命令 kubectl rollout： 版本升级相关功能，支持下面的选项： status 显示当前升级状态 history 显示 升级历史记录 pause 暂停版本升级过程 resume 继续已经暂停的版本升级过程 restart 重启版本升级过程 undo 回滚到上一级版本（可以使用–to-revision回滚到指定版本） 用法 查看当前升级版本的状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 查看升级历史记录kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev 版本回滚 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本， 如果省略这个选项，就是回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev 金丝雀发布 Deployment控制器支持控制更新过程中的控制，如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。 金丝雀发布不是自动完成的，需要人为手动去操作，才能达到金丝雀发布的标准； 更新deployment的版本，并配置暂停deploymentkubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev 观察更新状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev　 监控更新的过程kubectl get rs -n dev -o wide 确保更新的pod没问题了，继续更新kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev 如果有问题，就回退到上个版本回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment -n dev Horizontal Pod Autoscaler 简称HPA，使用deployment可以手动调整pod的数量来实现扩容和缩容；但是这显然不符合k8s的自动化的定位，k8s期望可以通过检测pod的使用情况，实现pod数量自动调整，于是就有了HPA控制器； HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。比如说我指定了一个规则：当我的cpu利用率达到90%或者内存使用率到达80%的时候，就需要进行调整pod的副本数量，每次添加n个pod副本； 其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析ReplicaSet控制器的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，也就是HPA管理Deployment，Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理pod，这是HPA的实现原理。 1、安装metrics-server metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况 安装git[root@k8s-master01 ~] yum install git -y 获取metrics-server, 注意使用的版本[root@k8s-master01 ~] git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数[root@k8s-master01 ~] cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/[root@k8s-master01 1.8+] vim metrics-server-deployment.yaml按图中添加下面选项hostNetwork: trueimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6args:- --kubelet-insecure-tls- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 2、安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+] kubectl apply -f ./ 3、查看pod运行情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get pod -n kube-systemmetrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s 4、使用kubectl top node 查看资源使用情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top pod -n kube-systemNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Micoredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mietcd-master 14m 145Mi... 至此,metrics-server安装完成 5、 准备deployment和servie 创建pc-hpa-pod.yaml文件，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: nginxnamespace: devspec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: 资源配额limits: 限制资源（上限）cpu: "1" CPU限制，单位是core数requests: 请求资源（下限）cpu: "100m" CPU限制，单位是core数 创建deployment [root@k8s-master01 1.8+] kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev 6、创建service [root@k8s-master01 1.8+] kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev 7、查看 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get deployment,pod,svc -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/nginx 1/1 1 1 47sNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s 8、 部署HPA 创建pc-hpa.yaml文件，内容如下： apiVersion: autoscaling/v1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:name: pc-hpanamespace: devspec:minReplicas: 1 最小pod数量maxReplicas: 10 最大pod数量 ，pod数量会在1~10之间自动伸缩targetCPUUtilizationPercentage: 3 CPU使用率指标，如果cpu使用率达到3%就会进行扩容；为了测试方便，将这个数值调小一些scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息apiVersion: /v1kind: Deploymentname: nginx 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl create -f pc-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created 查看hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get hpa -n devNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s 9、 测试 使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测，然后通过控制台查看hpa和pod的变化 hpa变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get hpa -n dev -wNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21spc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13mpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m deployment变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get deployment -n dev -wNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx 1/1 1 1 11mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 4 1 13mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 8 1 14mnginx 2/8 8 2 14mnginx 3/8 8 3 14mnginx 4/8 8 4 14mnginx 5/8 8 5 14mnginx 6/8 8 6 14mnginx 7/8 8 7 14mnginx 8/8 8 8 15mnginx 8/1 8 8 20mnginx 8/1 8 8 20mnginx 1/1 1 1 20m pod变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11mnginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s DaemonSet 简称DS，ds可以保证在集群中的每一台节点（或指定节点）上都运行一个副本，一般适用于日志收集、节点监控等场景；也就是说，如果一个Pod提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。 DaemonSet控制器的特点： 每当向集群中添加一个节点时，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上 当节点从集群中移除时，Pod 也就被垃圾回收了 配置模板 apiVersion: apps/v1 版本号kind: DaemonSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: daemonsetspec: 详情描述revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本updateStrategy: 更新策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxUnavailable: 1 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建ds 创建pc-daemonset.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet metadata:name: pc-daemonsetnamespace: devspec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 创建daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps/pc-daemonset created 查看daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl get ds -n dev -o wideNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1 pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 2、删除daemonset [root@k8s-master01 ~] kubectl delete -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps "pc-daemonset" deleted Job 主要用于负责批量处理一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。当然，你也可以运行多次，配置好即可，Job特点如下： 当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量 当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行 配置模板 apiVersion: batch/v1 版本号kind: Job 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: jobspec: 详情描述completions: 1 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是falseselector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"] 关于重启策略设置的说明：（这里只能设置为Never或者OnFailure） 如果指定为OnFailure，则job会在pod出现故障时重启容器，而不是创建pod，failed次数不变 如果指定为Never，则job会在pod出现故障时创建新的pod，并且故障pod不会消失，也不会重启，failed次数加1 如果指定为Always的话，就意味着一直重启，意味着job任务会重复去执行了，当然不对，所以不能设置为Always 1、创建一个job 创建pc-job.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1kind: Job metadata:name: pc-jobnamespace: devspec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 创建 创建job[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-job.yamljob.batch/pc-job created 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get job -n dev -o wide -wNAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTORpc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-podpc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod 通过观察pod状态可以看到，pod在运行完毕任务后，就会变成Completed状态[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-rxg96 1/1 Running 0 29spc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s 接下来，调整下pod运行的总数量和并行数量 即：在spec下设置下面两个选项 completions: 6 指定job需要成功运行Pods的次数为6 parallelism: 3 指定job并发运行Pods的数量为3 然后重新运行job，观察效果，此时会发现，job会每次运行3个pod，总共执行了6个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-684ft 1/1 Running 0 5spc-job-jhj49 1/1 Running 0 5spc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5spc-job-684ft 0/1 Completed 0 11spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2spc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2spc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3spc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12spc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12spc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s 2、删除 删除jobkubectl delete -f pc-job.yaml CronJob 简称为CJ，CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。可以理解为定时任务 配置模板 apiVersion: batch/v1beta1 版本号kind: CronJob 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: cronjobspec: 详情描述schedule: cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项：schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；可以作为通配符； /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下，一个pod在哪个node节点上运行，是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的； 调度规则 但是在实际使用中，我们想控制某些pod定向到达某个节点上，应该怎么做呢？其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上，通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity ：节点亲和性，调度到关系好的节点上 2、podAffinity：pod亲和性，调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity：pod反清河行，调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点（容忍）调度 污点是站在node的角度上的，比如果nodeA有一个污点，大家都别来，此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上，因为这种定向调度是强制性的，所以如果node节点不存在的话，也会向上面进行调度，只不过pod会运行失败； 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上，这种方式跳过了scheduler的调度逻辑，直接将pod调度到指定名称的节点上，配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上，它是通过k8s的label-selector机制实现的，也就是说，在创建pod之前，会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配，找出目标node，然后在将pod调度到目标node； 要实验NodeSelector，首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...o:后续需要重构代码实现时间戳和分钟的转换提取。此处需要提取出该广告的点击分钟单位return new Tuple2<String, Long>(time + "_" + adID, 1L);} }).reduceByKeyAndWindow(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }, new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 - v2;} }, Durations.minutes(30), Durations.milliseconds(5)).foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition)throws Exception {List<AdTrendStat> adTrend = new ArrayList<AdTrendStat>();// TODO Auto-generated method stubwhile(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("_");String time = splited[0];String adID = splited[1];Long clickedCount = record._2;/ 在插入数据到数据库的时候具体需要哪些字段？time、adID、clickedCount; 而我们通过J2EE技术进行趋势绘图的时候肯定是需要年、月、日、时、分这个维度的，所以我们在这里需要 年月日、小时、分钟这些时间维度；/AdTrendStat adTrendStat = new AdTrendStat();adTrendStat.setAdID(adID);adTrendStat.setClickedCount(clickedCount);adTrendStat.set_date(time); //Todo:获取年月日adTrendStat.set_hour(time); //Todo:获取小时adTrendStat.set_minute(time);//Todo:获取分钟adTrend.add(adTrendStat);}final List<AdTrendStat> inserting = new ArrayList<AdTrendStat>();final List<AdTrendStat> updating = new ArrayList<AdTrendStat>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdTrendStat trend : adTrend) {final AdTrendCountHistory adTrendhistory = new AdTrendCountHistory();jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedtrend WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?",new Object[]{trend.get_date(), trend.get_hour(), trend.get_minute(),trend.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);adTrendhistory.setClickedCountHistoryLong(count);updating.add(trend);} else { inserting.add(trend);} }});}//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.get_date(),insertRecord.get_hour(),insertRecord.get_minute(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedtrend VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.get_date(),updateRecord.get_hour(),updateRecord.get_minute(),updateRecord.getAdID()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedtrend SET clickedCount = ? WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?", updateParametersList);} });return null;} });;/ Spark Streaming 执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的，当然其内部有消息循环体，用于 接收应用程序本身或者Executor中的消息，/javassc.start();javassc.awaitTermination();javassc.close();}private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory, SparkConf conf) {// If you do not see this printed, that means the StreamingContext has been loaded// from the new checkpointSystem.out.println("Creating new context");// Create the context with a 5 second batch sizeJavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));ssc.checkpoint(checkpointDirectory);return ssc;} }class JDBCWrapper {private static JDBCWrapper jdbcInstance = null;private static LinkedBlockingQueue<Connection> dbConnectionPool = new LinkedBlockingQueue<Connection>();static {try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }public static JDBCWrapper getJDBCInstance() {if(jdbcInstance == null) {synchronized (JDBCWrapper.class) {if(jdbcInstance == null) {jdbcInstance = new JDBCWrapper();} }}return jdbcInstance; }private JDBCWrapper() {for(int i = 0; i < 10; i++){try {Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://Master:3306/sparkstreaming","root", "root");dbConnectionPool.put(conn);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } }public synchronized Connection getConnection() {while(0 == dbConnectionPool.size()){try {Thread.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }return dbConnectionPool.poll();}public int[] doBatch(String sqlText, List<Object[]> paramsList){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;int[] result = null;try {conn.setAutoCommit(false);preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(Object[] parameters: paramsList) {for(int i = 0; i < parameters.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, parameters[i]);} preparedStatement.addBatch();}result = preparedStatement.executeBatch();conn.commit();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }}return result; }public void doQuery(String sqlText, Object[] paramsList, ExecuteCallBack callback){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;ResultSet result = null;try {preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(int i = 0; i < paramsList.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, paramsList[i]);} result = preparedStatement.executeQuery();try {callback.resultCallBack(result);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }}interface ExecuteCallBack {void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception;}class UserAdClicked {private String timestamp;private String ip;private String userID;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getIp() {return ip;}public void setIp(String ip) {this.ip = ip;}public String getUserID() {return userID;}public void setUserID(String userID) {this.userID = userID;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdClicked {private String timestamp;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdProvinceTopN {private String timestamp;private String adID;private String province;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendStat {private String _date;private String _hour;private String _minute;private String adID;private Long clickedCount;public String get_date() {return _date;}public void set_date(String _date) {this._date = _date;}public String get_hour() {return _hour;}public void set_hour(String _hour) {this._hour = _hour;}public String get_minute() {return _minute;}public void set_minute(String _minute) {this._minute = _minute;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendCountHistory{private Long clickedCountHistoryLong;public Long getClickedCountHistoryLong() {return clickedCountHistoryLong;}public void setClickedCountHistoryLong(Long clickedCountHistoryLong) {this.clickedCountHistoryLong = clickedCountHistoryLong;} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tom_8899_li/article/details/71194434。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...这些意愿大部分都难以实现。反而是那些遭到诸多抱怨的民营企业,尤其是占据31%的最高市场份额、员工数不足50人、管理不规范的中小软件公司,容纳了52%的开发者队伍。 c/c++、java成为翘楚,c实力强劲 调查显示,c/c++、java已是中国开发者的最爱,delphi依然延续着它的传奇之路,而c表现出了强大的后劲,相信这个微软公司推崇备至的开发利器在未来几年会如vb一样赢得开发者的信赖。 人气最旺的2大领域——企业信息化、通信 企业信息化、通信、通用软件开发、系统集成四大领域集中了目前开发者的大多数。加入wto之后,中国企业要与世界接轨,e化是必然的趋势,况且通信这个新兴行业以其门槛高、薪水高也吸引了许多开发者。企业信息化作为传统行业向网络化迈进的必然过程,容纳着很多软件人。另外,从市场角度看,移动、游戏开发、信息全三大热点领域对开发者也同样有极强诱惑力。 本科、计算机专业、部属院校大学毕业者成为中流砥柱 软件开发,并非只有计算机专业的人才能胜任,调查显示,有近40%的开发者是从其它相关或无关专业转行而来,但不可否认的是,占据60%者仍然为科班出身者。另外,尽管从来就崇尚高中毕业生就能成为软件天才,但这样的神话毕竟只是少数,支撑中国软件业的仍然是大学教育程度以上者。参与调查者中86%具有大专以上学历,另有8%的人具有硕士学历,数据表明中国开发者的整体教育水平较高。 综合实力的三大法宝:阅历、技术与沟通 59%的开发者从业期间做过的项目不超过5个,61%的人沟通能力较差,而近76%的开发者对自己比较自信,认为自己能力不弱于公司其它人员甚至更强。根据调查,在影响软件人薪资的因素中,阅历、技术强弱是决定性因素。另外,信息化时代普遍重视团队与项目整体实力,沟通能力成为影响程序员个人发展的一个重要因素。 软件人主体正处青春期 “程序员是吃青春饭的”,这个论断在本次调查中从另外一个角度得到验证。58%的软件开发者年龄不到25岁,48%的人在本领域工作时间不到3年,这些软件生力军未来5年必将成为引导中国软件发展潮流的主力军(见表18、表19)。另外,根据调查与采访,年龄在35岁左右的第二代软件人,现在已经成长为企业或项目的管理者,在各大软件公司担当着成熟、理性、有主见的软件开发带头人的角色。 待遇与福利走向正规化 有63%的公司会根据员工表现主动加薪(见表20),近80%的公司会为员工提供基本福利,如养老、医疗保险、住房补助、午餐补助等(见表21)。培训作为提升开发人员专业技能和实力的直接手段,越来越得到更多公司的重视。根据调查,项目奖金和固定假期基本成为以项目方式运作的公司的固定法宝,以鼓励和保障员工的士气和工作积极性。越来越多的中国软件企业,开始迈向规范化管理之路。 技术与眼光是决定薪水的至关要素 绝大部分被调查者都认为技术能力是决定薪资的最关键因素。但在采访过程中,却有更多的技术总监甚至公司总经理一级,认为短期内决定一个开发者薪水的因素中技术能力确实非常关键,但从长期来看,能对开发者的薪水带来长期且持久影响的,却不只是技术能力,更多的则是他本人对业界的了解度,即眼光是否开阔。这是一个很重要的信号,如果只在技术点上打转的人,除非是技术天才型,决大多数必须从综合能力等各方面来加强,而绝非技术这一点。可以说,在加强自身技术实力的前提下,开阔的视野、一定的沟通能力、自我管理与团队管理能力都对个人的发展起到至关重要的作用。(见表22) 现状解析:五维度立体定位开发者的薪资水平 结合以上调查结果以及本刊记者的深入采访,从宏观角度来看,有五个要素立体性地将软件人定位在了一定的薪资水平上。 这五个要素分别是:眼光技术、角色定位、公司性质、行业领域、地域因素。除第一、二要素是以个体原因占主体外,其他三个关键要素都取决于社会、产业、企业或公司本身的发展情况,但这些要素也不是一成不变的,在一定程度上,都是双向选择。 眼光技术是关键 一级:眼光与阅历 二级:核心技术 三级:专业与沟通 眼光开阔者得高薪 被采访者:王永刚 个人背景:软件公司cto 对于“决定薪资的最关键因素是什么”这个问题,王永刚用“是否适合职位”来回答,这一点与很多认为技术能力强就可以拿高薪的观点很不一样。他认为,多数职位分工不同,即便技术能力强但不适合职位,一样拿不到理想的薪水。他们公司在给员工定职定薪时,会与权威的咨询公司合作,从分析职位工作职责,到该职位所要求的人员素质,再到应聘员工对该职位的理解以及实际的工作情况,进行综合考虑。 专业与技术产生核心竞争力 被采访者:孙勇 个人背景:高级程序员,linux下c/c++开发 工作四年来,孙勇一直从事linux下使用c/c++进行的嵌入式开发,四年中跳过两次槽。跳槽前后的薪水变化很有意思,跳槽前月薪低年薪高,跳槽后月薪高但年薪却降了很多,原因是第一家公司项目奖金、年终分红很多,而第二家公司却没有其他方面的奖励机制。 孙勇自认为跳槽太过频繁,这样对自己技术能力的发展会产生较多的负面影响。在他看来,一个人薪资的高低终究取决于自己技术的核心竞争力,变动太大可能会造成技术上的不连续。所以孙勇说,未来五年内自己会沉浸于技术不考虑其它,目的只有一个,就是让自己更专业、更核心! 专家分析:眼光专业与核心竞争力是定位软件人层级的第一法码,其包含着很多的综合因素:专业背景、阅历、经验值、能力高下等等。趋势全球研发及资讯执行副总裁国屏认为,“技术很重要,但更重要的是市场和文化的配合。在个人的发展过程中,学习也会起到重要的作用。此外,还必须认同企业文化,具备技术、对工作、对解决问题的热情”。此外,学习能力和沟通能力也是专家们认为重要度很高的2个要素。当然,这其中,作为前提“最重要的还是兴趣,缘于自身对程序开发的热爱”,8848公司cto张研如是说。 角色大挪移 一级指标:cto、项目承包人 二级指标:架构师、部门主管/项目主管 三级指标:普通开发人员 从个人发展的角度和过程来看,这个指标应该是倒向。但从业界普遍的认识,无论是能力、阅历还是收入待遇,人们普遍对一级指标中的人员更多持赞赏态度。 被采访者:张齐生 个人背景:技术总监 起初,我只是在一家软件公司作java程序员,后来随着项目的进展以及工作时间的推移,自己的技术能力、项目管理能力也逐步加强,从最初的开发人员做到项目主管,2003年底的时候做到技术总监,工资范围也从最初的4000元到8000元,再到技术总监的万元,角色的改变确实带来了很多附加价值,当然,这个职位要求你带来的价值也会更多。 专家分析:出现这种工资结构是正常的。因为架构师、cto一般都是从普通开发人员过来的,具有深厚的业界开发经验和背景。联合信息集团移动应用开发部总经理熊军认为,开发人员必须“对自己能力的认识有一个准确的职业定位。认识自己,才能准确地职业定位,有了准确的职业定位,才能有短期、中期和长期的发展方向和动力。” 8848公司cto张研表示反对“学而优则士”、“不想当将军的士兵就不是好士兵”此类说法。同样,csdn网站、《程序员》杂志社总经理蒋涛也不建议所有程序员都向管理道路发展,因为相比之下,项目经理和cto必定具有一些独特的素质,比如沟通能力、项目管理能力,组织能力、计划能力以及产品和技术的眼光等,这些素质并不是每一个人都具备的。 公司对对碰 一级指标:外资、合资、民营大型it公司 二级指标:合资、中小软件公司 三级指标:国企、事业单位 采访中,有位叫王岩的资深开发人员一再强调,如果可能,一定要进外企。本次调查中,微软亚洲研究院,ibm研究院等外企几乎成了大部分开发人员所向往的圣地。 外企是我第一选择 被采访者:李文山 个人背景:技术支持 上海交大毕业的李文山,在校时就已经参与了很多社团活动,因此也见识了不少各种企业人员的做事风格与思想状态。外企大公司前沿的技术科研、严谨负责的处事态度都给他留下了深刻的印象。当然,丰富的培训、优厚的待遇、放心的福利也是必须考虑的因素。用他的话说,“身边全是一级的牛人,自己的发展自然就有了保障”。 中小软件企业机会多 被采访者:刘洋 个人背景:项目经理+程序员 天天加班加点,见到刘洋时他一脸的菜色,但心情不错。毕业不到一年,他就凭技术能力与管理能力当上了项目经理。虽然下面员工流动率高,但刘洋的薪水却是老板亲自钦点,比起毕业的同班同学绰绰有余。从项目最初的客户谈判、到中间执行,再到最后的交工,刘洋什么都做过,因此也锻炼得几乎成了全能手。对于未来,他希望公司业务做大后,能再规范一些,当然,随着公司的成长,自己上升的空间也很大。 三企走遍 被采访者:阿蒙(vchome.net) 个人背景:6年,通信行业,珠海 我很幸运,毕业时就进了美资软件公司,从事系统软件的开发工作,主要应用c/c++、x86汇编、mips汇编、ddk、sdk等技术,年薪四万多。在这家外企工作两年后,技术与处事能力大有提高,但开始心生厌倦,总觉得外面的世界很精彩。后来有一家从事通信软件产品开发的公司,答应年薪翻倍,一年后可走上管理层,怦然心动后就去新公司报到了。一年后,如愿以偿地走上管理层,两年后,技术管理能力以及行业业务能力有了质的飞跃,也越来越发现这个行业有前途,于是与朋友开始策划开公司,资金融到后就轰轰烈烈地创业了。没日没干了一年,由于资金与市场的原因,公司over,只好灰溜溜地去一家香港合资公司继续打工,仍做管理层。 我的感觉是,外企有一整套规章制度,薪金制度也较为完善,工作考评有客观的数值:月工作计划与总结、季度工作考核、上司的总体评价等,这些考核都很详细,细到完成的代码量、文档数、提过什么建议等等。国内企业也有计划与考核,但更多的是主观态度,而对工作的效果与过程并不具体细化,人际关系、表达能力等往往起着很微妙的关键作用。当然国内企业也有很多优点,比如制度灵活。 专家点评:人才的争夺,一方面是卯足了劲准备抢占有利地势和环境的个人开发者,另一方面,企业间的人才争夺战越演越烈。在此情况下,为了吸引国内的高素质人才,不少外企纷纷在中国开设研究院,走“曲线救国”道路。根据一份猎头资料,摩托罗拉研发中心、松下电器中国研究开发公司、ibm中国研究中心、朗讯公司贝尔实验室、微软中国研究院都是猎取高级科研、管理人才的大头。外企与外企、外企与国企、国企与民企,这个三角关系,虽然在早几年优劣非常明显,但现在,这种差距正在明显缩小。具体适合哪个企业,围城内外其实也并不是三重天(见下页表23)。 热点行业易淘金 一级推荐:移动开发、游戏开发 二级推荐:安全领域、企业信息化 三级推荐:通用软件、系统平台、项目开发等 专家点评:出现这种趋势主要是由市场对软件人才的供求决定的,因为目前在移动和游戏领域开发人员确实比较少,所以相对而言,他们的薪资较高,这就是所谓的“奇货可居”。但是,目前市场在成长,这些新兴或热点领域的开发人员数量也在逐渐增加,当达到一个平衡点时,他们的工资也会随之下降,这主要由市场对人才的供求关系决定。不建议开发人员轻易放弃自己原有的开发领域花大量时间和精力投向自己不熟悉的领域。 所以,熊军认为:这两个行业方向的长线发展看好,也需要更多的开发人员,但是年轻人都要根据自己的兴趣爱好、思维模式、技术能力选择更适合自己的行业方向,而且也有很多更有潜力的方向,建议年轻人从长远考虑。 地域火拼 一级指标:北京、上海 二级指标:深圳、杭州、广州 三级指标:成都、武汉、大连等 绝大多数的软件从业人员集中在北京、上海、广州和深圳四大城市,其中尤以北京的人数最为集中,但在另一项相关的调查中,上海却是程序员最向往的城市。在本次收入调查中,北京、上海的工资较高。武汉稍低于成都。 地域不同,薪资有别 被采访者:青润 个人背景:5年,电信行业、软件企业服务 我本人在北京、上海、深圳、成都四地都曾工作过。我基本上这样认为,对于刚刚大学毕业的软件人员,工资情况是这样:成都1500-2000元/月,上海2000元/月,深圳2000-2500元/月,北京2000-2500元/月。工作几年后,以成都系数为1来计,上海和其他地方为1.3-1.5倍于成都的收入。差异主要也是因为生活成本造成的。 相比而言,北京具有王者气氛,有着俯瞰全国的实力和影响力。上海是经济驱动的城市。深圳对人的友好度最好,它的优点是有各种各样的新技术公司,缺点是缺乏大公司的支撑。好山好水的成都,虽起步了很多软件公司,但大都在出川后倒下了,或者只是长居四川,足少出户,感觉比较舒适和懒散。 安逸的成都竞争的北京 被采访者:夏桅 个人背景:。net开发人员 夏桅毕业之后就来到北京从事软件开发工作。但他时常怀念起成都的生活,那里的山,那里的水,还有怡然自得的成都人都给他留下了深刻的印象。 但夏桅还是不后悔。一方面,安逸的环境对自己发展不利,适度的竞争可以发掘自身的潜力。而且,眼界开阔了,薪水也高不少。当然,在北京的生活绝对说不上舒服,但机会多,可有多种选择,极大地改观了自己的现状。 一眼可以看到头的武汉,但我喜欢 被采访者:刘如宁 个人背景:大学教师、项目主管 在武汉工作了10多年,刘如宁感觉还是比较惬意。比收入,武汉可能还不如成都,更别提北京和上海,但武汉的生活成本比较低,几块钱就够一天的伙食了。在高校担当大学教师的刘如宁,科研任务不重,而且还有足够的时间去外面承接项目,用自己喜欢的软件开发技术赚取外快。“我不是一个特别喜欢接受挑战的人,这种做自己喜欢的事情、宁静而富裕的生活,我还是比较满足”,有房、有车,生活安定富足的刘如宁如是说。 专家点评:比“营利”,必须是一个闭环。有收入比较,还得有支出比较,两者对比后才是最终收获。在地域这个问题上,大城市,确实收入比较高,但相对的,生活成本也较高。 趋势全球研发及资讯执行副总裁梁国屏表示,趋势的薪资结构体系在全世界都是一样的,具体数值要根据各地的市场来调整。比如一个经理,他的等级可能是10,那么不论在中国、日本还是美国,他的等级都是10.但这个等级的薪水具体是多少,就要看当地的市场了,趋势会和当地的薪资调查单位合作,来确定系数,然后计算出具体的薪水。 除薪水外,地域的附加价值会更重要一些。第一,对于技术发展比较迅速的it业,在大城市,整体的环境和氛围相对会好一些,例如在北京和上海等地,几乎每天都会有技术论坛、开发者大会、大厂商的开发日、各领域大师的巡回讲座等。其次,作的机会也会比较多,因为集中了各种类型的公司和企业,总会找到适合你条件的合适职位和选择。第三,可以参与比较大的技术团体,形成独特的生活与社交圈。用8848公司cto张研的话来说,“如果周围都是高手,你不是高手也难”,所以地域对人影响最大的是提供了一个环境,其次才是机会和薪水。 对此,telelogic公司北方区总经理任群力建议说,“如果开发人员能够善于利用互联网,并有决心多学习,这种地域差异会得到弱化。” 我拿青春赌明天 在本次专题组织中,大部分被采访人都明确表示,自己会在软件业领域一直奋斗下去,因为从中得到了很多的快乐与激情。但明天是否一定会更好,这需要从两个角度去考虑:一是从个人角度讲,年轻的软件人一定要有个人职业的规划,而且这种规划要从自己特点或专长出发,与当前业界相适应。另外,更重要的是,个人发展到什么程度,还需要同整个软件大环境和社会环境挂钩。 个人职业要规划 现在广州做了4年delphi/c行业开发、年薪10万的王旋说,“工作后所得到的收获就是,学习和工作要有相对明确的目标,不能因为一时心动而去学习某一技术。在真正下决定之前,我通常会考虑更多因素,包括长期的发展、个人路线的规划、需要付出的代价、可能遇到的困难以及解决的办法等等,在决定后还会制定更加明确的计划,包括短期、中期和长期的,身边可以利用到的资源,以及每一个阶段是怎么过渡到更高阶段的计划。” 现在,越来越多的在职人员意识到,未来的职业细分市场中,只有在某一领域确实比较深入、具有专长和资源的人会得到企业的重视,浪里淘沙勇者胜。 中国软件业面临困境 中国的软件业发展目前面临两难境地。上至国家,下至各城市都给予了相当的政策优惠,但整体软件业的发展却一直雷声大,雨点小。对此,北航软件学院院长孙伟忧心忡忡,“很多人从心里看不起印度,但印度的软件业却有数家2万、3万员工规模的大企业,放眼中国,规模最大的东软集团、用友公司,真正的软件开发者也不过两、三千人,这种差别太巨大了,我们一定要好好思考,中国的软件业究竟出了什么问题?” 对此,很多专家认为,中国软件业已经面临一个新的转折点,随着信息化在各行各业的深入运用,软件业有机会深度专业化,由边缘而进入核心,从而形成以深度专业化为特征的核心竞争力。无论个人还是公司,我们都有幸在第一时间站在了软件业这块前沿阵地,但明天是否会更好,还有待于中国软件业的整体发展,在这颇为沉闷的时刻,我们期望“让暴风雨来得更猛烈些吧”! 参考资料:http://www.w-training.com/viewc.asp?id=23922 ====================================================== 在最后，我邀请大家参加新浪APP，就是新浪免费送大家的一个空间，支持PHP+MySql，免费二级域名，免费域名绑定 这个是我邀请的地址，您通过这个链接注册即为我的好友，并获赠云豆500个，价值5元哦！短网址是http://t.cn/SXOiLh我创建的小站每天访客已经达到2000+了，每天挂广告赚50+元哦，呵呵，饭钱不愁了，\(^o^)/ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/javazhuanzai/article/details/7189396。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。