时间： 09:51 来源： 作者：译言网
&　　摘要： 搞IT有很多好处&&但是审时度势一下，你也许会考虑别的职业选择。Jack Wallen
阐述了哪些影响因素会成为压垮某些IT人士的最后一根稻草。
　　有谁起码有那么一两次快想不干了的?请举手。来吧，不要不好意思。IT的压力，没有最大，只有更大，路人皆知。更为不幸的是，大学并没有教你度过并坚守这些岁月的应对机制。我们来看看有哪些原因会导致你决意离开所挚爱的IT行业。
　　1: 压力
　　千万不要相信IT很好做的鬼话。能拿到一个毫无压力的IT岗位这种情况少之又少。记住，IT就是灾难管理。一旦客户或用户打电话给你，几乎就是需要马上处置的紧急情况。且一旦你在做这些工作的时候，你最好任何事情都没有出错，因为出娄子的代价是一份合同或工作。更糟糕的是压力鲜见减轻的时候。日复一日，每一分每一秒，你干得越来越累，超出自己的意料。
　　2: 时间
　　如果你想找一份周一至周五、朝九晚五的工作，到别处去找&&IT似乎是一份7乘24小时全天候不间断的工作。跟其他一般职业相比，做IT的不单要在办公室呆久一点，工作以外你还得拔高自己，以保证不被你后面那些家伙踩下去。还有一些人，他们虽不是你的客户或用户，却希望能免费利用你的知识让自己的电脑运转保持顺畅。
　　3: 薪水
　　如果你是独立承揽人，面临的其中一个最大的压力就是支付酬金。为了拿到报酬，我认得的顾问不得不施加威胁或聘请律师，这种情况数不胜数。而如果你是自由职业者，要是人家不给你钱你就没饭吃。这种压力很沉重。你没有那种优势，每周或半周支票会定时给你送来。锤炼自己的人际交往技巧是尽可能保持好关系的关键。良好的关系(即便是跟一些不那么好的人)有助于确保你最终拿到酬劳。(译注：看来美国人也有拖欠IT民工工资现象)
　　4: 人事
　　提出这一点实非我所愿。很久以前，我是那种充满朝气、乐观向上、人见人爱、花见花开、车见爆胎的好青年。自从做了咨询顾问以后，却发现自己成了被利用的对象，干得多、挣得少、怀才不遇、未受赏识，诸如此类。必须不断忍受着归隐山林、甩手不干这种想法的煎熬。这并不是说人之初，性本恶。而是一旦你有了IT的光环，人们似乎就会对你另眼相看。同一个躯体下，你既被视为救世主，又被当成原罪人，不堪重负。
　　5: 上级
　　面对现实。没有多少个上级能理解你的工作。他们总认为你仅靠微薄成本、无需帮忙就能把一切搞定，他们还认为你对待客户应当像春天那样温暖，就好像他们个个人品都比你好。雪上加霜的是，上级希望你能够神奇地让那些PC顶用十几年。对责任和技术的理解误区导致了一件事：让你的工作成为不可能完成的任务。一旦高层事无巨细地插足你的部门管理，每一个不好的因素都会更加恶化。你了解自己的工作，你也知道自己了解自己的工作，但他们却不知道自己并不了解你的工作。如此一环扣一环，形成压力传递的恶性循环。
　　6: 技术
　　你有没有经历过那样的日子，一时间似乎所有技术都跟你作对，看起来就好像是殊方异类?这时候你是不是只想着收拾自己的一切用品、逃之夭夭了事?
这曾经是我不得不去处理的麻烦之一，既然我是在一家主要为Windows客户服务的咨询公司工作。有时候你能赢得战争，有时候你会输掉。但是胜利的日子总会被失败的日子所淹没。
　　7: 竞争
　　有一件事你可以肯定 &
总会有人比你更出色。但在IT这个行当里面，它不是1:1这样的比例。相反，似乎每一个你这样的人后面总是总是有一百个更聪慧、更敏捷、更优秀的人出现。这种对比马上就会转化为收入差距。记住，IT的大势总是日新月异，如果你跟不上形势，你的饭碗是保不住的，也没人会雇你。我在这个行当待得越长，就越能意识到这是年轻人的游戏。要足够敏捷、工作能打持久战......总而言之你得面面俱到。我并不是说我们这些老家伙就经不起来回折腾。我们也能。但我们每工作一天，这个领域的竞争就累积多一点，这种竞争是残酷的。
　　8: 云端
　　每次听见电视上的演员说&腾云驾雾&的时候，我就恨不得扯掉自己的头发然后一脚踹烂电视机。云已经成为IT的一个不断变化的概念之一，&不知所云&，很有可能今后也一直如此。到底什么是&云&?我该不该用它?&云&安不安全?&云&多少钱一斤?我不断为这些问题抓狂。通常客户问到我这些问题的时候，我就反问他们用没用过谷歌文档(Google
Docs)，如果他们回答用过，我就告诉他们说他们已经用上&云&了。但这永远也不会令人满意的。客户和最终用户希望&云&能带来某种魔幻般的体验，能令其工作更简单、更出色、更快速。除非他们了解真相。
　　9: 无序
　　毫无疑问，如果某些规范能在整个IT范围得到应用的话，我们的生活会更美好。为了实现一组规范，许多开源项目已经竭尽所能，却只迎来被专利软件推翻的下场。那些专利软件供应商就是不想公开自己的代码，不跟规范兼容，以便让自己的腰包越鼓越好。我理解这一点，真的。但是只要他们拒绝遵守规范，就会让最终用户和IT专业人士每天都头疼无比。如果不能阻止专利软件供应商大发横财，遵守规范也就无从谈起。
　　10: 尊重
　　IT专业人士在公众中的口碑不好。为什么?其中有诸多原因。有的是一朝被蛇咬十年怕井绳。有的遇到的顾问似乎总是想向他们推销更大更好的东西。只要这些事情延续，公众就会变得疲倦，IT专业人士就难以赢得尊重。哦，当然，当他们看见你进门的时候，你是他们最好的朋友......那一刻是。
但是一旦你解决了那个&大难临头&的问题之后，要么赶紧拍拍屁股走人，要么就得不断强调你的所为已经超出了他们雇你的范围(或者超出了时间范围)。(译注：意思是说拿IT人当牛当马)
　　想打退堂鼓了吗?
　　这些IT工作的负面影响是不是已经超出了其积极面?如果不干IT的话你想从事什么职业?希望你能在评论中分享自己的观点。
　　看完了《IT生活：10个不干IT的理由》，下面再看看《》
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唉！！！！！！
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你需要Spark的10个理由
你需要Spark的十大理由：1，Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者，能够做Hadoop做的一切事情，同时速度比Hadoop快了100倍以上：LogisticregressioninHadoopandSpark可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上!
2，原先支持Hadoop的四大商业机构纷纷宣布支持Spark，包含知名Hadoop解决方案供应商Cloudera和知名的Hadoop供应商MapR;
3，Spark是继Hadoop之后，成为替代Hadoop的下一代云计算大数据核心技术，目前SPARK已经构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术，并且是Apache顶级Project，可以预计的是2014年下半年到2015年在社区和商业应用上会有爆发式的增长。
4，国外一些大型互联网公司已经部署了Spark。甚至连Hadoop的早期主要贡献者Yahoo现在也在多个项目中部署使用S国内的淘宝、优酷土豆、网易、Baidu、腾讯等已经使用Spark技术用于自己的商业生产系统中，国内外的应用开始越来越广泛。Spark正在逐渐走向成熟，并在这个领域扮演更加重要的角色。
5，不得不提的是Spark的“Onestacktorulethemall”的特性，Spark的特点之一就是用一个技术堆栈解决云计算大数据中流处理、图技术、机器学习、交互式查询、误差查询等所有的问题，此时我们只需要一个技术团队通过Spark就可以搞定一切问题，而如果基于Hadoop就需要分别构建实时流处理团队、数据统计分析团队、数据挖掘团队等，而且这些团队之间无论是代码还是经验都不可相互借鉴，会形成巨大的成本，而使用Spark就不存在这个问题;
6，Mahout前一阶段表示从现在起他们将不再接受任何形式的以MapReduce形式实现的算法，另外一方面，Mahout宣布新的算法基于S
7，如果你已经使用了Hadoop，就更加需要Spark。Mahout前一阶段表示从现在起他们将不再接受任何形式的以MapReduce形式实现的算法，另外一方面，Mahout宣布新的算法基于Spark，同时，这几年来，Hadoop的改进基本停留在代码层次，也就是修修补补的事情，这就导致了Hadoop现在具有深度的“技术债务”，负载累累;
8，伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬;
9，百亿美元市场，教授为之辞职，学生为止辍学，大势所趋!
10，Lifeisshort.
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仅自己可见你不需要 Hadoop做数据分析的10个理由 —— 使用之前必须测试其他替代品 - ImportNew
为你的业务使用大数据技术是一个非常有吸引力的事情，现在Apache Hadoop使得它更加吸引人了。
Hadoop是一个大规模可伸缩的数据存储平台，被用作许多大数据项目的基础。
Hadoop很强大，但是它有一个很陡峭的学习曲线，需要公司在时间和其他资源上作大量的投资。
如果正确地应用它，对你的公司来说，Hadoop可以成为一个真正的游戏规则改变者，但它存在很多被错误使用的可能。
另一方面，许多企业(不像是谷歌、Facebook或Twitter)都没有真正的“大数据”来需要用一个巨大的hadoop集群分析事物，然而 hadoop 这个流行语却吸引着他们。
如大卫惠勒所说的：“所有计算机科学的问题都可以用另一个间接的中间层来解决”。 Hadoop提供了这样一种间接层；作为一个软件架构师，当你的最高管理层对一些流行语有很不专业的偏颇认识时，也许真的很难采取正确的决定。
在本文中，我想要建议“应在投资到Hadoop之前尝试一些替代品”。
了解你的数据
总体数据的大小
Hadoop被设计用来在大型数据集上能进行有效的工作。简单给点提示：
Hadoop有一个专为大尺寸文件（如几G）设计的文件系统(HDFS)。因此，如果你的数据文件尺寸只是几M的话，建议你合并(通过zip或tar)多个文件到一个文件中，使其尺寸在几百M到几G范围内。
HDFS把大文件们拆分存储到以64MB或128MB或更大的块单元中。
如果你的数据集相对较小，那它就不会是hadoop的巨型生态系统的最佳使用之地。这需要你去对你的数据比以往理解更多一些，分析需要什么类型的查询，看看你的数据是否真得“大”。
另一方面，只是通过数据库的大小来测量数据可能是骗人的，因为你的计算量可能会更大。 有时你可能会做更多的数学计算或分析小数据集的排列，这些可以远远大于实际的数据。所以关键是要“了解你的数据，并且很清楚它”。
数据增长数度（增长速率）
你的数据仓库或是其它数据源中可能拥有数个TB的数据。然而，在建立 Hadoop 集群前，你必须考虑到数据的增长。
向数据分析师问几个简单的问题：
数据增长的有多快？这个数据增长的步伐很快么？
数月或数年之后，这个数据将会达到什么样的尺寸？
许多公司的数据增长是以数年而非数月或数日计算的。如果你的数据增长数度非常快，我见建议你考虑一下归档及清理技术（将在本文后面的内容中详述），而非立即上马 Hadoop 集群。
如何减少你的数据量
如果你觉得你的数据实在是太大了，你可以考虑使用下面的方法将数据减少到相对可控的规模上。下面的几个选项都已经被业内成功使用多年。
数据归档是将陈旧数据移动到一个独立数据储存器以长期保留（如果需要）的过程。
这需要对数据、对应用使用情况的充分了解。处理大数据的电子商务公司在现场数据库中保存近期3个月的订单细节数据，而早期订单则保存在一个独立的数据存储器中。
这个方法也可以使用到你的数据仓库中。你可以保存近期的数据以便更快的查询和报告，而将访问频率较低的数据保存在一个其它不同的存储设备中。
考虑清除数据
我们忙于收集数据时经常并不真正确定我们应该保留多少。如果你存储大量可能不是很有用的数据，它就会拖慢你近期数据的处理。弄清你的业务需求,看看是否可以删除旧的数据，把从那些数据分析的趋势存储起来以供后用。这不仅会节省你的空间,而且还可以在分析近期数据时帮助你加快速度。
对这种情况的一个常见的最佳实践是在您的数据仓库中有一些标准列，像创建日期，创建者，更新日期，更新者。现在根据这些列创建一个每日/每月的cron作业，用它清除你不想在你的数据仓库中看到的时段的数据。清除数据的逻辑基于你的领域可能不同，因此在实施它之前应作一些考虑。
如果您正在使用一个归档工具,它也可能是通过很轻松地配置就能清除无用的存档数据。
所有的数据都不重要
你可能受不了为你的业务保留所有数据的诱惑。你的数据有各种各样的来源，比如日志文件、现场交易、供应商整合、ETL工作、营销活动数据等等。但你应该知道，不是所有的数据都是关键业务，把它们都保存在一个数据仓库中可能不是很有帮助反而有害。在它们被存储到你的数据仓库之前，应从源头上过滤不需要的数据。如果你真需要在你的数据库的表里每一列存储和分析那些数据，就准备好发疯吧。
想好你想收集哪些作为数据
假设你进入一个在线视频编辑的业务。你想保存你的用户在每个视频上做的全部更改吗？这会产生巨大的体积。当你感觉到你的数据仓库可能无法处理它的情况下，你可能需要考虑只存储元数据。视频编辑是一个很可能的例子,不过它可能适用于许多其他与你存储数据相关的信息。
一般来说,如果你有一些有关系的数据，你就有机会从多个来源得到它们，而且不是所有的都需要存储在你的数据仓库中。
更智能的分析
聘请理解业务的分析师
现在,你可能已经明白“了解数据”对于有效地管理它们来说是非常重要的。相信我，当你觉得我已经试了所有这些东西时，这一步会帮到你。是时候让我们进入一个如Hadoop这样的大数据解决方案中了。
如果你的数据分析师不懂应从中提取什么出来，Hadoop就将几乎无用。应寄希望于那些理解业务的人。鼓励他们做实验和学习新的方法来看待相同的数据。找出哪些可以与现有基础设施取得唾手可得的收益。
为制订决策使用统计抽样
统计抽样是研究人员和数学家为了对大型数据推断合理结论而使用的一种非常古老的技术。
通过执行一个统计的样本，我们的体积可以极大地减少。不用跟踪数百万或数十亿的数据点，我们只需要随机挑选几千或几百个即可。
该技术不能提供准确的结果,但是它可以被用于对一个大型数据集获得高水平的理解。
你真地把关系数据库的处理发挥到极致了吗？
在你真去探索其他技术之前，我希望你去看看关系型数据库是否能够处理它。人们使用关系数据库已经很久了，已经托管了一些几T字节大小的数据仓库。在你决定进入hadoop之前，你可以对关系数据库尝试以下方法。
数据分区就是逻辑上和/或物理上把数据划分成一些更容易维护或访问的部分的过程。分区支持最流行的开放源代码关系数据库(MySQL 分区 和 Postgres 分区 )。
对关系数据库尝试数据库分片的方法
数据库分片可以作为对关系数据库的处理速度发挥到极限的最后一个手段。这种方法可以应用于你可以逻辑上分离数据到不同的节点，并在你的分析中有更少的交叉节点连接的时候。在web应用程序中,一个常见的分片方法是基于把用户和所有与一个用户相关的信息存储在一个节点上来确保最佳的速度。
分片并不容易，如果你有很多复杂的关系，并且没有简单的方法来分离数据到不同的节点上，这个方案可能不适合你。如果你的应用需要有很多交叉节点连接，分片的打算可能会失败。
我曾在不同的公司被高层管理人员要求把Hadoop作为一个可选项去做某些事。要说服他们总是很难，但是当我把这个信息告诉他们后，他们不得不三思而后行。我很幸运，能为我工作的这些公司节省一些钱。
如果你发现为了扩大你的关系数据库，你已经尝试了所有可能的选项，这才是你应该开始考虑建立一个Hadoop集群的时候。
首先,您可能应该使用cloudera提供的虚拟机镜像。它们对于在你现有的基础设施上使用hadoop做快速的概念证明真的是很方便。
你对大数据有何经验？请在评论部分与我们分享。
【参与翻译：赵亮-本人, Khiyuan, Garfielt】
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& 2015 ImportNew女人该有女朋友 需要闺蜜的10个理由
核心提示：《女人该有女朋友》一书作者卡曼·蕾妮·贝瑞表示，无论男人多棒，也无法取代女人的闺蜜。闺蜜是女人生活中不可分割的一部分。美国《女性挚友》杂志最新载文，总结了女性需要闺蜜的10个理由。
　　1.逛街第一人选。 　　贝瑞表示，如果你想与人分享逛街的快感，与其找个跟在你身后闷闷不乐的男人，倒不如找个女朋友一起逛街。　　2.“疗伤”最佳场所。　　在人际关系和工作生活等方面，无论一个女人碰到任何难题，闺蜜那里总是最好的疗伤场所。贝瑞表示，女朋友之间心有灵犀，想要表达具体意思，无需长篇大论或太多的解释。　　3.无话不谈找回青春。　　无论女人聚会形式如何，都可以让女人展开深入而充满活力和轻松的话题，找回从前的感觉。　　4.一起分享八卦。　　女友之间更加趣味相投。无论是电影电视还是明星百姓，都可成为女人八卦的内容，是女人能乐在其中。　　5.共聊性与私密话题。　　有些涉及和女人生理的问题，你的男友或老公可能无法回答或者毫无兴趣。这时，闺蜜或许有更好的建议，没准会让你与老公激情倍增。　　6.倾倒苦水的对象。　　男人有时候无法读懂女人的心思，甚至说出一些让人难以接受的话，这时女人实在需要找闺蜜倾倒苦水了。　　7.实话实说的损友。　　能实话实说的朋友才是真正的朋友。闺蜜更会对你直言相告：“那条低腰裤看上去不怎么样！”“与你约会的那个男人其实不适合你！”有时候闺蜜一针见血的建设性批评相当关键。　　8.铁杆舞伴。　　男女翩翩起舞，好处多多。但是，女人与闺蜜一起跳舞，感觉自由自在，无拘无束，即使汗流浃背也无伤大雅。　　9.理解你的苦恼。　　比如，当你家的垃圾桶坏了的时候，闺蜜会对你的抱怨洗耳恭听，而且还不时地发表同样的感慨以表同情。这会让女人立即找到理解和共鸣。而男人如果遇到同样情况，他会直接买个新垃圾桶。
　　10.减轻对老公的依赖。　　成为一个出色的女人，在一定程度上双方都需要拥有自己的私人空间。女人如果拥有自己的朋友圈子，那么对男友或老公的依赖性就会更小。（责任编辑：龚艳丽）
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女性在孕期情绪上的“癫狂”多少和体内荷尔蒙的变化有关，因为那个小家伙也要算是个“外来异物”，心理上的接受与排斥会同时存在。为了让宝贝成长顺利，丈夫帮助妻子通过发泄来达成情绪的舒缓是非常重要的。
约会是谈情说爱的一种浪漫方式，爱情也常因约会而不断升温。但在约会恋爱中的男女总会不断地猜测对方的心思，其实，对方的每一个细微的动作和表情，都能反映出对方的内心世界，与其盲目猜测，何不留意对方的表情及其肢体语言？
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