cicd持续集成方案？-招聘街

一、cicd持续集成方案？

CI/CD持续集成/持续部署

持续集成(Continuous integration)是一种软件开发实践，即团队开发成员经常集成它们的工作，通过每个成员每天至少集成一次，也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试）来验证，从而尽早地发现集成错误。

持续部署（continuous deployment）是通过自动化的构建、测试和部署循环来快速交付高质量的产品。某种程度上代表了一个开发团队工程化的程度，毕竟快速运转的互联网公司人力成本会高于机器，投资机器优化开发流程化相对也提高了人的效率，让 engineering productivity 最大化。

持续交付（英语：Continuous delivery，缩写为 CD），是一种软件工程手法，让软件产品的产出过程在一个短周期内完成，以保证软件可以稳定、持续的保持在随时可以释出的状况。它的目标在于让软件的建置、测试与释出变得更快以及更频繁。这种方式可以减少软件开发的成本与时间，减少风险。

与DevOps的关系

持续交付与DevOps的含义很相似，所以经常被混淆。但是它们是不同的两个概念。DevOps的范围更广，它以文化变迁为中心，特别是软件交付过程所涉及的多个团队之间的合作（开发、运维、QA、管理部门等），并且将软件交付的过程自动化。另壹方面，持续交付是壹种自动化交付的手段，关注点在于将不同的过程集中起来，并且更快、更频繁地执行这些过程。因此，DevOps可以是持续交付的壹个产物，持续交付直接汇入DevOps；

与持续部署的关系

有时候，持续交付也与持续部署混淆。持续部署意味着所有的变更都会被自动部署到生产环境中。持续交付意味着所有的变更都可以被部署到生产环境中，但是出于业务考虑，可以选择不部署。如果要实施持续部署，必须先实施持续交付。

二、持续集成的工具都有哪些？

目前市场上主流的持续集成工具很多例如 CruiseControL，hudson ，jenkins，还有apache的Continuum 等开源的持续集成工具,CruiseControl ：简称 CC ，持续集成工具，主要提供了基于版本管理工具 ( 如 CVS、VSS、SVN) 感知变化或每天定时的持续集成，并提供持续集成报告、 Email 、 Jabber 等等方式通知相关负责人，其要求是需要进行日构建的项目已编写好全自动的项目编译脚本 ( 可基于 Maven 或 Ant) 。由于该工具配置以及部署很麻烦且版本很久没有更新hudson 但是由于被oracle收购很多以前开源的东西以后很可能被ORACLE私有化Hudson是Jenkins的前身，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控程序重复的工作，包括：

1、持续的软件版本发布/测试项目。

2、监控外部调用执行的工作。

三、持续集成是什么意思？

持续集成是一种软件开发实践，其含义是频繁地将所有开发者的工作合并到主干上。其目的是让产品可以快速迭代，同时还能保持高质量，简化工作流程。

每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试)来验证，从而尽快地发现集成错误。

四、CentOS CI：持续集成的最佳选择

持续集成（Continuous Integration，简称CI）是软件开发中不可或缺的一环。它通过自动构建、自动测试和自动发布的方式，帮助开发团队高效地迭代和交付软件。在选择CI工具时，CentOS作为一种流行的Linux操作系统，提供了多种适用于持续集成的优秀工具和平台。

1. Jenkins：强大的自动化构建工具

Jenkins是一款开源的自动化构建工具，提供了丰富的插件和功能，方便用户定制化他们的持续集成流程。CentOS作为一种流行的服务器操作系统，与Jenkins兼容性良好，用户可以方便地在CentOS上安装和配置Jenkins，实现持续集成的自动化构建和测试。

2. GitLab CI/CD：完整的持续集成与交付平台

GitLab是一个基于Git的代码托管平台，它提供了强大的集成开发环境和持续集成与交付（Continuous Integration/Continuous Deployment，简称CI/CD）的功能。GitLab CI/CD是GitLab内置的持续集成与交付工具，通过CentOS可以轻松地搭建一个完整的CI/CD系统，帮助团队实现代码的自动构建、集成、测试和发布。

3. Travis CI：适用于开源项目的持续集成平台

Travis CI是一个专注于开源软件的持续集成平台，它提供了一个简单易用的集成开发环境，适用于多种编程语言和开源项目。CentOS作为一种被广泛使用的Linux操作系统，与Travis CI的集成性能出色，开发者可在CentOS上使用Travis CI轻松实现持续集成的自动化构建和测试。

4. CircleCI：云原生的持续集成服务

CircleCI是一个基于云的持续集成服务，支持多种编程语言和不同的项目类型。CentOS与CircleCI的集成非常方便，用户可以通过CentOS轻松地使用CircleCI进行持续集成。CircleCI提供了简洁、可扩展的界面和丰富的功能，帮助开发者高效地构建、测试和发布他们的软件。

5. 持续集成的好处

持续集成带来了许多好处，包括：

快速发现问题：持续集成通过自动化测试和构建，可以及早发现和解决问题，降低了错误的风险。
提高代码质量：持续集成可以帮助团队更加规范和标准化地开发，提高了代码的质量和可维护性。
加速软件交付：持续集成的自动化流程使软件的交付更加迅速、可靠，帮助团队快速地响应用户需求。
增强团队协作：持续集成带来了更加紧密的团队协作，减少了人为的错误和沟通成本。

综上所述，CentOS作为一种流行的Linux操作系统，为持续集成提供了良好的支持。用户可以根据自己的需求选择适合的CI工具和平台，在CentOS上搭建一个高效、稳定的持续集成环境，从而加速软件开发和交付。

感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，您对CentOS作为持续集成的最佳选择有了更清晰的理解，并且了解到了持续集成带来的诸多好处。

五、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成训练模型失败！");

System.exit(3);

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

六、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。

七、freertos面试题？

这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。

八、持续集成工程师岗位职责

持续集成工程师岗位职责

持续集成（Continuous Integration，简称CI）是软件开发领域中一种重要的实践方法，它的核心概念是将代码频繁地整合到共享存储库中，通过自动化构建和测试过程，可以快速发现和解决代码集成时的问题。持续集成工程师在团队中扮演着至关重要的角色，负责构建、维护和优化持续集成系统，保障项目代码的质量和稳定性。

一个优秀的持续集成工程师需要具备多方面的能力和技能，包括但不限于：

深入了解持续集成的理念和实践，熟练掌握CI/CD工具（如Jenkins、Travis CI等）的使用；
具备扎实的编程能力，能够编写用于构建、测试和部署的自动化脚本；
熟悉各种版本控制系统（如Git、SVN）的操作和管理；
具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与开发、测试和运维人员有效地配合；
具备敏锐的问题识别和解决能力，能够快速响应和处理持续集成过程中的异常情况。

持续集成工程师的主要职责包括但不限于：

1. 设计和维护持续集成系统：持续集成工程师负责搭建和维护项目的持续集成系统，确保系统稳定、可靠地运行。他们需要根据项目需求选择合适的CI/CD工具，并制定相应的流程和规范，保证代码的快速集成和部署。

2. 自动化构建和发布流程：持续集成工程师需要编写自动化脚本，实现项目的自动化构建、测试和部署。通过持续集成系统，可以及时地检测和修复代码中的问题，确保软件质量和交付效率。

3. 优化持续集成流程：持续集成工程师持续关注和改进持续集成流程，提升团队的开发效率和产品质量。他们需要定期审查和优化构建脚本、测试用例，探索新的技术和工具，提高持续集成系统的性能和可靠性。

4. 故障排查和处理：持续集成工程师负责监控持续集成系统的运行状态，及时发现和处理系统故障。他们需要分析和定位故障原因，与相关团队合作解决问题，确保持续集成系统的正常运行。

5. 技术支持和培训：持续集成工程师需要向团队成员提供技术支持和培训，帮助他们理解和使用持续集成工具。他们还需要定期分享最佳实践和经验，促进团队共同成长和学习。

结语

持续集成工程师作为团队中的技术支柱，承担着保障项目质量和交付效率的重要责任。通过持续集成的实践，团队可以更快地交付高质量的软件，提升开发效率，降低项目风险。因此，拥有一支技术过硬、责任心强的持续集成团队至关重要，希望每位持续集成工程师都能不断学习和提升，成为团队中的中流砥柱，共同创造更加优秀的软件产品。

九、持续集成在物联网领域的应用

随着物联网技术的快速发展，持续集成作为一种软件开发方法论，正在逐渐在物联网领域得到广泛应用。本文将从物联网的特点和挑战出发，介绍持续集成在物联网领域的优势和实际应用案例。

物联网的特点和挑战

物联网以其大规模、分布式、异构化的特点，给软件开发和测试带来了一系列挑战。首先，物联网系统往往有海量的设备和数据需要管理，传统的开发和部署方式已经无法满足需求。其次，物联网涉及到不同厂商、不同协议、不同平台的设备，如何进行集成和兼容性测试成为了重要问题。另外，物联网系统的实时性和安全性要求很高，对测试环节的要求也更加严格。