互联网时代，别再对软件工程师有误解

随着互联网技术的深入应用，软件产业已成为21世纪拥有最大产业规模和最具广阔前景的新兴产业之一，软件工程师被越来越多的大众所了解，虽然大多数人都对软件工程师已经有了一些正确的认知，但是依然存在少部分人对于软件工程师的定义还有所误解，还是容易混淆软件工程师和修电脑的维修师这两者的定义！

软件工程师，是从事软件职业的人员的一种职业能力的认证，通过它说明具备了工程师的资格。软件工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称。它是一个广义的概念，包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位，工作内容都与软件开发生产相关。软件工程师的技术要求是比较全面的，除了最基础的编程语言（C语言/C++/JAVA等）、数据库技术（SQL/ORACLE/DB2等）等，还有诸多如JAVASCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING等前沿技术。此外，关于网络工程和软件测试的其他技术也要有所涉猎。

软件工程师所需的技能知识更加专业，工作难度更加大，工作性质更加精准！自然就业前景也是极好的。据相关数据显示，国内市场每年对软件人才的需求高达80万，而且这个数据随着中国软件的普及而快速递增。而各高校计算机专业毕业生中的软件工程人才还很缺乏，高素质的软件工程人才尤为短缺。用人单位对软件工程师的需求可以用“如饥似渴”来形容，用人单位中很多是银行的IT部门和跨国IT企业，北京电脑培训认为对于具有实际 *** 作能力的软件人才是用人单位最为需要的，而且越是上规模的公司，工作的拆分层次越清晰，对于软件人才的需要越大。

互联网时代，我们做什么都离不开网络，自然软件也是必不可少的知识，可以说，互联网时代的软件工程师是高技能、高精度、高专业度的前景行业，互联网时代，别再对软件工程师存在误解！

没有意外的，怡来到那个幽深的小树林。看着叶子飘落的瞬间，忽然的，有种想哭的冲动。是不是真的无法挽回了呢？逸，你真的放弃了吗？

却听到脚步声越来越靠近，可为什么，是两个人呢？怡转过身，冷冷的看着眼前这一切。很好，呵，逸搂着凤表情很暧昧。果然还是放不下，怡你怎么那么没用？怡冷笑着，也弥漫着深深的痛苦。

凤呆住了，这个女孩是谁？继怡之后的逸的另一个掠夺者吗？不要，不要失去逸。凤露出一个很阴毒的笑容。

逸仍旧是眼神空洞，望着这个熟悉的不能再熟悉的女孩，心，划过一丝痛楚。

凤没有在乎逸的反应，拉过他，吻上了逸的嘴唇。逸没有任何反抗，任由凤胡来，却不知道他有一次刺痛了深爱的怡。

多么刺眼的吻，果然是不在乎我了。怡苦笑，转身，离去。逸猛然推开凤，从后面，一把抱住怡，不顾怡的挣扎，说：“怡，你不要走好不好。我和凤只是误会，请听我解释。”没有了平时的冷漠，只是深深的请求。

怡怔了怔，挣开逸的怀抱，面对着逸，眼里有温柔和不可置信。她不相信这个请求她原谅的男孩是逸，不相信如此冷漠的他竟然哀求……

“你解释，我听”怡慢慢的吐出这句逸盼望已久的话语。

可逸竟突然语塞了……“没有解释吗？”怡冷笑着（很冷很冷的那种），却看到……

逸转过身，背对着怡，手指指向天空，然后，离开……（这个动作，他真的做过，有证人噢）

怡不知怎么的，泪水突然疯狂的涌出，她看到逸的背影，有说不出的无奈和痛苦。

回到宿舍，雨心对怡说：“怡，告诉你一件事，不想你后悔。今天，逸做的那个动作，让你很困惑吧？其实，那代表着……”“他向天起誓，今生今世，除了你，永不再爱！”雨心还没说完，雨萧的声音就插了进来。

“是吗？这对我不重要了，我……他……”怡无力……

“还有机会的，只要你自己去争取！”雨心果然是乐天派……

怡还没有听完，就跑出宿舍……一路狂奔，来到刚才的小树林，无力的跪在地上，泪，滴落……

“逸，对不起，对不起，我不该误会你，不该……”还没说完，就被拥入一个温暖的怀抱，“怡，我原谅你咯，傻丫头，才知道刚才那个动作的意思吗？以后……不要再说对不起了，我不喜欢呢！”逸，真是从未出现的温柔的逸。

“嗯……”怡翻身抱住逸，幸福的气氛在小树林里蔓延。

真好呢！终于误会解除了……

学编程就是这样，我今年30岁了，五年里跳了五次槽，不知道和大家比算不算多J，没有什么太多起伏，但我想很多朋友可能会和我有类似的经历，不知道能不能引起你们的共鸣。30岁，开始实现我的程序员梦，从一个编程爱好者，从一个业余的程序员，一个水平不高的程序员，一个半道出家的程序员 我想对我上面所说的话给一个总结：

如果你不是科班出身，想要转行而不知该怎么开始的话，建议你先看两类书：（1）计算机原理；（2）数据结构和算法。（看数据结构之前先看C语言）。

如果你还是在校的学生，英语很差，专业课也很差。没关系，想怎么学计算机就怎么学计算机吧。其它地只要能混到毕业证就行了。除非你对自己的未来没有信心。（当然，如果你的理想不仅仅是要做一个程序员，那你别丢掉英语。）

不要因为自己年轻就找理由挥霍时间，少玩一点SC、CS、魔兽3、传奇、魔力或者……，多看点书，多练练题。

Java、net、C++、PB、VB、Delphi、汇编到底应该学哪个？我的经验，哪个最简单就先学哪个、公司用哪个你就学哪个、哪个和你有缘（比如刚好你认识一个愿意帮助你的Delphi高手）你就学哪个，如果你都学，或者三天两头的换，我可以告诉你结果肯定是什么都不会，不要心浮气燥，他们都只是工具，学精一门其它的就相通了，重要的是掌握编程的思想。如果你问我面向对象（好像现在已经是面向需求了）、UML、WebLogic、WebService、软件工程、XML……应该怎么学呀，对不起，这些我也确实不是都会，但请相信，你先实实在在的写上十万行以上的代码以后，那些东西你自然就慢慢会了。 什么时候努力都不晚，关键是你明白要努力了，大器晚成总比一事无成要好的多。

大家不要误会，这里的假于物可不是指抄袭别人的源代码，而是指通过学习别人的源代码把他的思想扩展到自己的思想里去。

注：上面的十大“精华”纯属我个人的“谬论”，您自己看着消化，有用的收下，没用的请拖入“回收站”。如果你觉得这些总结不过是一些浮华之词，那请你先问问自己：“是不是在行动上都真正做到了。”

如果你觉得自己应该追求什么，不管遇到什么困难千万不要放弃，一定要坚持下去。

这就是我，一个不算优秀，不算勤奋；玩能玩通宵，学也学能学通宵；对梦想的追求很执着；到了30才开始真正写程序；一个很平凡但又不甘于平凡的人……我的经历相信很多朋友都有过的，我现在也不能算是一个成功人士，但我相信我的经历却是值得大家借鉴的，因为我终究代表了一类人。

最后我还想说一点：现在很多朋友都抱怨中国的软件业环境太差，前途渺茫。确实是这样，我有同感。最后：希望所有的程序员和拥有成为程序员梦想的朋友们在新的一年里心想事成，万事如意。请相信我：明天不一定更美好，但美好的一天一定会来！

误区一：在大数据技术部署中，其他人都领先我们

虽然越来越多的企业开始关注大数据技术和服务，测算结果显示，73%的企业正在投入或策划大数据技术，但大多数企业才刚刚开始接受这一技术。

因此，担心竞争对手运用大数据技术快速发展实在是杞人忧天。实际上，只有13%的受访企业真正开始部署大数据相关技术。

“企业面临的最大挑战是怎样通过大数据获得价值以及怎样入手部署大数据技术。大多数企业在试点阶段就遇到困难，因为他们并没有在业务过程或实际用例中运用该技术。”

你并没有落后。为实际的任务制定策略，并与IT及业务部门合作。

误区二：大数据将取代数据整合能力

企业希望通过读时模式(Schema on

Read)处理信息，使用多个数据模型灵活地读取同一个数据源。这种灵活性将帮助最终用户决定怎样按需解释任意数据信息，并实现个体用户数据访问的定制化能力。然而，大多数用户实际上使用写时模式(Schema

on Write)。写时模式下用户可描述数据并制定内容，而数据完整性也能保持一致。

误区三：数据量很大，而小缺陷无关紧要

有人认为，根据大数定律(Law of Large Numbers)，独立的数据缺陷无关紧要，不会影响分析结果。

与更小规模的数据集相比，独立的数据缺陷对整个数据集的影响的确要小很多，但目前，数据量不断增长，数据缺陷与以往相比也越来越多。

“因此，低质量数据对整个数据集的整体影响仍保持不变。此外，企业在大数据环境下使用的大部分数据来自外部数据源，其数据结构和来源未知。”

“这意味着数据质量问题的风险比以往更高。因此，在大数据部署中，数据质量实际上更加重要。”

设计出新的数据质量管理方式，并选择数据质量级别。严格遵守数据质量保障的核心原则。

误区四：将数据仓库用于高级分析是毫无意义的

有些人认为，高级分析功能可使用新的数据类型时，部署数据仓库则浪费时间。实际上，大多数高级分析项目在分析时都使用数据仓库。

新的数据类型还可能需要提炼，使其适于数据分析。此外，哪些是相关数据、怎样聚合数据以及必要的数据质量级别等都需要企业做出决策。

尽可能使用数据仓库存储经人工收集检查的数据集，用于高级分析功能。

误区五：数据湖将取代数据仓库

数据湖解决方案通常被当作企业级平台销售，用于分析原生格式下的各种不同的数据源。但数据湖取代数据仓库，或作为分析基础设施中的重要组件是错误的观点。

与已经成型的数据仓库技术相比，数据湖技术尚未成熟，其功能不够全面。“数据仓库已具备支持多种用户群体的能力。”因此，企业无需等待数据湖技术的成熟。

在现有数据仓库中运用Hadoop等数据湖技术。只有在元数据管理技术、工具及培训上投入，才能通过数据湖技术创造业务价值。

大数据时代，消除对于大数据的误会，我们才能更好地使用这个技术。

继续 To 1d7500

呵呵，咱们只是就技术而论技术，就客观实际来处理问题，讨论问题~

1、从程序业务功能角度考虑，出现错误了，我就应该将程序状态恢复到出错前的状态，就是要保证数据的正确性，这是在程序出现异常的时候我们第一件就要做的事情，也就是确保事务的正确性。

2、从代码角度触发，我们try，catch，抛出异常的目的是什么？是为了让调用者知道它所调用的代码出错了，不能完成正常的工作了。这样，调用者能知道哪个地方的程序出现了问题，该怎么处理，也就是抛出错误信息，同时，能够让调用者在接收到错误的时候去处理出错时该做的事情--第一步。

3、你所说的尽量捕获所有异常类型，并且尽量少用try和catch，尽量用逻辑来判断错误，这点我很赞同，这也是开发的一个基本常识而已。但是，实际中，有些异常我们还是必须要抛出去的，为什么一定要抛呢？因为不可预期。不可预期的错误是你代码检查不出来的，或者，为了检查这个错误，你需要花费大量的判断，循环，会严重影响效率，那么，在这种情况下，我们从业务角度出发，一般都会throw掉

4、关于exception和RuntimeException:简单的说，Exception是必须被try的，不然编译不能通过，而RuntimeException是可以不需要try的，但是try了也能捕获。那么，既然用到了Spring，那么，我们就让Spring来处理异常，让Spring再捕获到异常的时候来帮我们处理事务，这样做不是很应该的吗？

5、异常处理的框架有很多的方式，但是，我想原则是一致的，不要为了处理异常而去处理异常，呵呵，异常毕竟只是给程序员看的，是为了让你快速定位错误，同时，在出现错误的时候能够做应该做的事，想想看，是不是和ifelse很像呢。

总结，我的观点：

如果项目中使用到Spring来处理异常和事务的话，采用自定义RuntimeException做为异常处理类，在兼顾Spring处理事务的前提下，能够添加自己的信息，处理好自己的异常框架。

如果没有使用Spring来处理异常和事务，那么使用自定义Exception来处理异常，逐级往上抛，到某一固定层面统一进行处理，比如说控制层或者展示层，当然，特殊的异常处理除外。

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To 1d7500

我很赞同 ialy_2000 的说法，到底是什么错误有那么重要吗？只要出现错误了，我们就要进行事务的回滚，你只是片面的强调是什么错误，该怎么怎么处理等等，这有那么重要吗？最重要的是数据的准确性，所以，确保事务正确才是我们在实际开发中最先需要考虑的问题。

在实际开发中，我们经常使用的是自定义异常，这样，你能更加仔细的捕获错误的信息和发生的位置。

总之，在发生错误时，先不要管是什么错误，首先需要保证数据的准确，特别是在数据的update时更加如此，所以，首先一定要确保事务能够正确回滚。至于到底是什么错误或者什么类型的错误是下一步考虑的，因为，阅读并分析异常信息的基本上都是开发人员，所以只要错误信息理解方便，能够准确定位错误源就可以了，哪怕出个字符串或设个flag都可以，形式真的不重要，用户才不会管你抛出什么样的错误呢，只要 *** 作的数据没问题他们就不管。

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