国外较好的IT网站

1、

 

 

2、

程序员经常去的14个顶级开发者社区，如果你还不知道它们，那么赶紧去看看，也许会有意想不到的收获。

Stack Overflow

9月份，Stack Overflow也将迎来其6岁的生日，毫无疑问，Stack Overflow是全球最受程序员欢迎的开发社区，而且也是内容最丰富的社区之一。

官方网站：stackoverflow.com/

Reddit

reddit也是一个非常富有个性的社区，你可以在reddit上提交一些感兴趣的话题，也可以和其他程序员讨论一些编程开发的问题和当前的IT热点资讯，reddit是一个用户粘性比较强的开放社区，编程开发板块只是其中的一小部分。

官方网站：reddit.com/r/programmin

Google+ Communities

加入Google+社区只需要一个Google账户即可，你可以完全免费的获取里面的资源。

官方网站：plus.google.com/communi

SitePoint

SitePoint社区论坛也是我最喜欢的在线开发社区和程序员设计师家园之一，SitePoint主要目标是帮助初学者了解其选择的编程语言和技术，并且得到相应的提高，网站内容包括web开发、web设计、技术写作以及用户体验等。

官方网站：sitepoint.com/forums/

CodeProject

截止2013年8月，已经有100多万用户入驻codeproject，并且分享了约100多万个代码演示，在codeproject里，你可以将代码分享给你的朋友们。和其他社区不同的是，codeproject更加侧重软件开发，比如C, C#, C++, Java, Lisp等开发。

官方网站：codeproject.com/

Treehouse

在寻找一个实惠的编程学习途径吗？你可以试试加入treehouse，它并不昂贵，年度会员还可以打折优惠。treehouse非常简单，你可以在上面找到各种等级的问题答案。

官方网站：teamtreehouse.com/forum

Hacker News

Hacker News这个名字已经刻在很多开发者心里了，在这里，可以实时看到编程界中发生的任何事情，包括一些学习的资源和教程。你可以从用户提交的数据中找到适合你的学习资源，比如文章、图像视频以及一些问题的讨论。

官方网站：news.ycombinator.com/ne

DZone

DZone是一个允许用户分享最新IT新闻和编程资源的社区，这是一个文章内容驱动的社区，所以需要许多内容管理员来把关文章的质量，从某种意义上说，它与HN和其他的编程社区类似，但是这个平台时间最长，里面的用户数量也是最多的。

官方网站：dzone.com/links/index.h

Bytes

Bytes是一个传统的开发社区，新手和专家都可以在里面讨论一些关于软件开发、数据库开发以及网络和系统管理的问题。数据库、网络以及系统是编程的基础，我们需要关注这方面的问题，从而能更好的帮助我们提高编程能力。

官方网站：bytes.com/

DaniWeb

DaniWeb以前是专为市场营销业务分析人员设计的，但是现在主要为各个年龄段的Web开发者和程序员服务。

官方网站：daniweb.com/

Dream In Code

这几年，它的更新比较缓慢了，这有好的一面也有坏的一面，60w的用户以及百万及的文章，内容涵盖 Java, C++, VB.NET等，学习资源相当丰富。

官方网站：dreamincode.net/forums/

Tech.Pro

Tech.pro是一个关注科技领域发展的相关资讯的社区，Tech.pro是一个获取资源和教程的入门网站，包含一些技术教程、讨论、博客已经链接等。

官方网站：tech.pro/

Pineapple

也许这还算不上活跃的优秀开发社区，但是这里也包含很多有用的工具、教程以及类库资源等。我在几个月前开始使用Pineapple，现在已经比较依赖它了。

官方网站：pineapple.io/

Lobsters

这是一个用户邀请制的开发社区，是一个真正“面向社交”的社区，你可以在里面找到大量的关于编程的任何讨论，很多信息都至少有20多条回帖，这些信息或许对你会有很大帮助。

 

3、

随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。

　　预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型，并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险;当前最流行的预测分析工具当属IBM公司的SPSS,SPSS这个软件大家都已经很熟悉了，它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，SPSS的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上。感兴趣的朋友可以 下载试用版 体验一下，试用版地址 SPSS Modeler-慧都大数据

　　NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。

　　搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用、现已经逐步推广到机器人的应用上面，也就是下一个经济爆发点——人工智能，互联网人都比较熟悉国内的BAT，以及国外的apple、google、facebook、IBM、微软、亚马逊等等;可以大致看一下他们的商业布局，未来全是往人工智能方向发展，当然目前在认知商业这一块IBM当属领头羊，特别是当前主推的watson这个产品，以及取得了非常棒的效果;关于更多认知商业资料，大家可以看一下这个网站、经常有最新资讯上线;地址： Watson Analytics

　　流式分析：目前流式计算是业界研究的一个热点，最近Twitter、LinkedIn等公司相继开源了流式计算系统Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前开源的S4，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。目前大数据流分析平台有很多、如开源的spark，以及ibm的 streams ;感兴趣的可以了解详情;地址： IBM InfoSphere Streams

　　内存数据结构：通过动态随机内存访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理;

　　分布式存储系统：分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络;利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。当前开源的HDFS还是非常不错，有需要的朋友可以深入了解一下。

　　数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ，安全、稳定、功能强大、支持大数据、非常不错的选择。这里还有试用版提供给大家： Cognos Analytics

　　数据整合：通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合;

　　数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析;

　　数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。

　　数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL ，ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性、关于ETL的产品推荐使用 datastage 就行、对于任何数据源都可以完美处理。