IT包括哪些行业？

github官网访问流程，但是远程仓库总是连接失败，出现这个问题的原因是在使用github的时候没有把SSH key添加到github账号当中。刚开始学习git在进行本地仓库代码推送到远程仓库并进行连接时候出现了错误，我把自己整理的详细解决方法提供给大家参考。 

以windows为例，打开gitbash工具生成SSH key ，输入命令 ssh-keygen -t rsa -C "github account" ,其中双引号里边是你的github账号，然后默认输入三个回车键就可以了，这个时候系统会把SSH key保存到如下文件路径中。

切换到该目录，输入查看该文件的命令 cat id_rsapub，把这个SSH key拷贝的密钥粘贴到github上去。这一套 *** 作流程下来基本上能够解决远程仓库连接的问题。

码云有单个仓库4GB的限制，同样的导入GitHub仓库的方式可以使用gitlab。gitlab导入10GB大小的仓库保留仓库读写权限，超过10GB保留只读权限。

相比这种方式和上面提到的proxy方式，都比较麻烦。推荐使用proxychains命令。终端的代理，使用时候直接在命令前面加上proxychians就可以。配置也非常简单，改动一行配置文件填入本地代理类型和端口即可。示例：

$proxychains git clone xxx

类似的需要终端代理的情景直接用这个命令就好。

git默认是不会使用你的代理的，需要配置让git去使用你的代理。当然，具体要看你自己使用什么代理才能够具体解决问题。希望能够帮你解决问题。

随着互联网的不断发展，有时候企业需要使用不同的开源数据库来搭建自己的在线平台。下面我们就一起来了解一下，在选择数据库的时候我们都有哪些方法可以使用。

有一个明确的目标

这一点看似简单，但在和很多人聊过MySQL、MongoDB、PostgreSQL之后，我觉得这一点才是重要的。面对繁杂的开源数据库，更需要明确自己的目标。无论这个数据库是作为开发用的标准化数据库后端，抑或是用于替换遗留代码中的原有数据库，这都是一个明确的目标。目标一旦确定，就可以集中精力与开源软件的提供方商讨更多细节了。

了解你的工作负载

尽管开源数据库技术的功能越来越丰富，但这些新加入的功能都不太具有普适性。譬如MongoDB新增了事务的支持、MySQL新增了JSON存储的功能等等。目前开源数据库的普遍趋势是不断加入新的功能，但很多人的误区却在于没有选择适合的工具来完成自己的工作——这样的人或许是一个自大的开发者，又或许是一个视野狭窄的主管——终导致公司业务上的损失。致命的是，在业务初期，使用了不适合的工具往往也可以顺利地完成任务，但随着业务的增长，很快就会到达瓶颈，尽管这个时候还可以替换更合适的工具，但成本就比较高了。例如，如果你需要的是数据分析仓库，关系数据库可能不是一个适合的选择;如果你处理事务的应用要求严格的数据完整性和一致性，就不要考虑NoSQL了。

不要重新发明轮子

在过去的数十年，开源数据库技术迅速发展壮大。开源数据库从新生，到受到质疑，再到受到认可，现在已经成为很多企业生产环境的数据库。企业不再需要担心选择开源数据库技术会产生风险，因为开源数据库通常都有活跃的社区，可以为越来越多的初创公司、中型企业甚至500强公司提供开源数据库领域的支持和三方工具。

先从简单开始

你的数据库实际上需要达到多少个9的可用性对许多公司来说，“实现高可用性”仅仅只是一个模糊的目标。当然，常见的答案都会是“它是关键应用，我们无论多短的停机时间都是无法忍受的”。北京IT培训发现数据库环境越复杂，管理的难度就越大，成本也会越高。理论上你总可以将数据库的可用性提得更高，但代价将会是大大增加的管理难度和性能下降。所以，先从简单开始，直到有需要时再逐步扩展。

IT包括：制造类、软件类、硬件类、网络类、信息系统类

IT技术指在计算机技术的基础上开发建立的一种信息技术。互联网技术的普遍应用，是进入信息社会的标志。不同的人和不同的书上对此有不同解释。

IT更新意味着升级到更快、更直观的现有平台版本。然而，当不同硬件能够更好地提供功能、显著提升性能或获得更高可靠性时，可以考虑在迁移过程同时升级硬件。

扩展资料：

IT的主要组成：

互联网技术的普遍应用，是进入信息社会的标志。不同的人和不同的书上对此有不同解释。但一个基本上大家都同意的观点是，IT有以下三部分组成：

1、传感技术这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器；

2、通信技术这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能；

3、计算机技术这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。

参考资料来源：百度百科-IT

大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入门槛，它们构成了Hadoop的生态系统，支持其存储和管理大量数据集的能力。很多原本居于商务智能和分析系统中心地位的企业数据仓库收到冲击。但是企业在数据仓库中投入了很多资金、资源和时间，建立并完善数据仓库的查询、报表和分析功能。企业不愿意这一切都付之东流。即便企业已经选择在Hadoop或NoSQL数据库上搭建新的商务智能和大数据分析架构，这也不是一朝一夕能够完成的。通常，这种转变还要以牺牲服务质量，甚至业务中断为代价。

因此，大多数企业都会选择集成的方式，让新旧系统技术协同工作。比如把基于Hadoop的客户分析应用和现存客户数据仓库结合起来。来自于数据仓库的客户数据可以放到Hadoop应用程序里进行分析，分析结果在返回数据仓库。

大数据关联

集成的第一步是在数据仓库和大数据平台间设置关联。目前，大数据系统主要用于增强数据仓库的能力，其数据存储的成本要低于传统数据仓库。很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。

将这些工具和数据仓库与商务智能框架结合起来需要关联性和说明。可以使用应用程序界面为数据仓库提供Hadoop和NoSQL系统的接口。另外，不少供应商都提供连接SQL数据库和大数据系统的封闭的连接器，包括基于集成标准的ODBC(开放数据库连接)和JDBC(Java数据库连接)。对于不能适用于传统关系模型的系统，可以用一个集成层将半结构化数据从原格式(比如YAML或JSON)转到可被商务智能应用读取的格式。

如果要集成更加紧密，还有其他的方法。例如，数据仓库系统逐渐对MapReduce功能开放，从而增强SQL语言，将Hadoop集群的分析处理和商务智能查询结果结合起来。更一个例子是将Hadoop分析结果和数据仓库结合起来，用来生成报表和分析。

大数据阻力

随着大数据的不断发展，对很多IT和数据仓库团队来说，集成不同的应用迫在眉睫。一种高度灵活的集成方案至关重要。

脱节的体系结构。一种典型的方法是试点项目或验证概念，或测试早期产品应用，包括在自己孤立的环境中部署Hadoop或NoSQL系统。一个结构完整的集成方案必须把IT和数据架构与业务洞察力和设计结合起来，在混合型数据库、商务智能和分析架构中部署多种层。

管理缺陷。大数据工具的开源本质往往会导致企业只重功能不重管理。随着商业话大数据软件的成熟，这种状况会得以缓解。但现在仍要重视管理能力的提升。

技术短缺。扩大大数据集成面临的最大的挑战就在于使用Hadoop和NoSQL技术过程中产生的陡峭的学习曲线。毕竟在IT圈内，平行和分布式处理技术还很难懂，真正有开发和升级大数据应用经验的人就更少了。内部培训也许是速度最快、成本最低的方法。

在把Hadoop和NoSQL与数据仓库环境集成的问题上，很多公司关心的不是可行性，而是时间。早作准备，可以对面临的阻碍有一个良好的把握。对于不同的集成需求，企业需要构建可重复的解决流程，这才是项目的最终目标。

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