大数据用python还是go_go web和python web哪个前景更好?

谢邀。

一般都是就Python web 和Java web 做比较。

Go一般用于服务端,web framework 也有,但相较而言偏小众。整个技术栈,生态体系,社区等都需要考虑。

Python web目前比go web前景好,建议Python 。但语言只是工具,go web也可以看看。

首先要明确一点:你所指的远程web管理,是指的通过互联网异地进行远程管理。

绝大部分的传统路由器,都支持WEB管理,但是前提是你有互联网能够访问的固定IP或已经设置好动态域名,在满足这个前提的情况下,有多种方法可以实现对二级路由器的web管理:

假设你是将AC5作为交换机使用,而不是路由,也就是将上级路由接入AC5的LAN口而不是WAN口,为什么要这么做?家庭网络拓扑都不会很复杂,不推荐网段隔离。并将AC5本身的IP地址设置为192.168.1.2。

方法一:端口转发。将1级路由设置一个端口转发,比如将端口8080转发到内网192.168.1.2的80端口,这样你就可以在你的公网IP的基础上加上8080端口,访问AC5。例如xxx.xxx.xxx.xxx:8080。但是不推荐使用DMZ设置。

方法二:无法显示,但其实这个方法是最好的,相当于在远程和你的家庭之间的专线,访问二级路由只需要输入192.168.1.2就可以访问,有需要了解的朋友可以私信我。

Python作为一种灵活好学的脚本语言,已经越来越受程序员的欢迎和热捧,甚至成为程序员的必备技能。而且随着大数据,云计算,人工智能的发展,Python也备受关注,热度大涨,物联网,人工智能,大数据等领域Python的应用无处不在。编程语言排行榜:

学习Python可以做什么呢?学完Python之后,主要的工作岗位有:web开发,爬虫,数据清洗师,人工智能,算法工程师等,对于一般的人来说,做的都是web开发,爬虫,数据清洗方面的工作,所以说Python 在web开发的方面的市场还是挺不错的。百度、阿里、腾讯、网易、新浪,搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。

想学习Python的话,可以看一下这个学习路线,作为Python学习的参考。

1、Python学习路线

2、数据库开发

3、web前端

4、Python web开发

5、Python web项目

6、Linux

7、NoSQL

8、数据可视化

9、爬虫技术

10、人工智能

详细的可以到“如鹏网”上去了解一下,有网络就可以学习,根据自己的时间来灵活安排学习进度,每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题,需要以录音的方式进行提交,实时把控学习质量,有新的课程更新了,也是可以继续来学习的。

需要学习Python的朋友们,可以在评论区留言哦。

先给出结论:不可以取代!

能提出这样的问题,肯定是对Mongodb不是很了解,来看看MongoDB是什么,能做什么,不能做什么吧。

MongoDB

mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

特点:它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有:面向集合存储,易存储对象类型的数据。

模式自由。

支持动态查询。

支持完全索引,包含内部对象。

支持查询。

支持复制和故障恢复。

使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。

自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。

支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。

文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。

可通过网络访问。

使用原理所谓“面向集合”(Collection-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模式(schema)。Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法,能够快速识别数据库内大数据集中的热数据,提供一致的性能改进。模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON(Binary Serialized Document Format)。MongoDB已经在多个站点部署,其主要场景如下:1)网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。2)缓存。由于性能很高,它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。3)高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库,它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

不适用的场景如下:

1)要求高度事务性的系统。2)传统的商业智能应用。

3)复杂的跨文档(表)级联查询。

结论

从MongoDB不适用场景就可以看出其不可能替代MySQL.

谢邀,mongodb不应和redis/memcache比较,因为两者的适用场景是完全不同的。

mongodb是一款介于内存数据库和关系数据库的数据库,是高性能、无模式的文档型数据库。

mongodb数据存储在磁盘,只有在需要时通过mmap映射到内存,在内存中修改,修改完毕由操作系统负责flush到磁盘。

优点:支持复杂的数据结构,能存储海量的数据,能提供类似关系数据库般强大的查询。

redis是一个开源的key-value存储系统,所有数据都是放在内存中的,持久化是使用RDB方式或者aof方式。仅支持key、string、hash、list、set几种结构,优点:读写速度非常快。缺点:受内存限制无法存储过多的数据,也无法提供强大的查询,只使用单核。

memcache是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。memcache仅支持简单的key-value结构,但使用多核。

在爬虫中,经常采用redis+mongodb的方式,Mongodb用于存储爬取的海量的数据,而redis则用于去重和保存待爬取的url。

redis V memcache:

1:Redis支持服务器端的数据操作,而在Memcached里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去;

2:使用简单的key-value存储的话,Memcached的内存利用率更高,而如果Redis采用hash结构来做key-value存储,由于其组合式的压缩,其内存利用率会高于Memcached;

3:由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis;

4:Memcached单个key-value大小有限,一个value最大只支持1MB,而Redis最大支持512MB;

5:Memcached只是一个单一key-value内存Cache,而Redis则是一个数据结构内存数据库,支持五种数据类型

6:Memcached只能作为缓存,Redis不仅可以缓存,而且还可以作为数据库用。

除了某些功能外,Redis可以视为Memcached的扩展。

1.支持特别查询在MongoDB中,可以通过字段,范围查询进行搜索,并且还支持正则表达式搜索。

2.索引可以索引文档中的任何字段。

3.复制MongoDB支持主从复制。主机可以执行读写操作,从机从主机复制数据,只能用于读取或备份(不写入)

4.复制数据MongoDB可以在多台服务器上运行。 复制数据以保持系统正常运行,并在硬件故障的情况下保持其运行状态。

5.负载均衡由于数据放在碎片中,因此具有自动负载平衡配置。

6.支持映射缩减和聚合工具

7.使用JavaScript而不是Procedure

8.它是一个用C++编写的无模式数据库

9.提供高性能

10.轻松存储任何大小的文件,而不会使您的堆栈复杂化

11.在故障的情况下易于管理

12.它还支持:具有动态模式的JSON数据模型

自动分片用于水平可扩展性

内置复制高可用性

现在,许多公司使用 MongoDB 来创建新类型的应用程序,以提高性能和可用性。

elastic search比较好,搜索日志内容比较高效快速。

zipkin,springcloud sleuth这些都不错 ,推荐elk组合。轻量的可以使用slf4j。可以阅读这篇文章,希望对你有启发

https://www.toutiao.com/i6622269025802011150/

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