spark大数据处理技术微盘6

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简述信息一览：

• 1、hadoop和大数据的关系?和spark的关系?
• 2、转it行业,从哪一个开始比较好,大数据还是java?
• 3、大数据技术都学什么课程呢?
• 4、应用Spark技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理

hadoop和大数据的关系?和spark的关系?

1、大数据本身是一个非常宽泛的概念，而Hadoop生态系统（或一般的生态系统）基本上是单一规模的数据处理。你可以把它和厨房比较，所以我需要各种工具。锅碗瓢盆，各有其用，重叠。你可以在碗里直接用汤锅。你可以用刀或飞机去皮。每个工具都有自己的特性，虽然奇数可以工作，但不一定是最好的。

2、大数据的软件有：Hadoop、Spark、大数据一体机软件等。Hadoop Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专为大数据处理而设计。它允许在大量廉价计算机上分布式存储和处理数据，其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和YARN资源管理框架。

3、Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

4、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

5、Spark由Scala写成，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。

转it行业,从哪一个开始比较好,大数据还是java?

1、转IT行业，选择大数据还是Java作为起点，主要取决于个人兴趣和职业目标。以下是两个领域的简要介绍和比较：Java：Java是一种广泛使用的编程语言，特别适用于企业级应用和移动应用开发。它具有良好的跨平台性、面向对象编程特性以及丰富的开源框架和库。

2、建议先学习java编程，后面对逻辑代码有一定理解后再专项大数据 门槛。大数据比 Java 高一点，因为除了对数据库的操作之外，要学习大数据生态的东西，需要会分布式、数仓、中间件等知识。

3、对于转行从事IT行业的人来说，选择学习大数据还是Java，首先要根据自身的知识结构来决定，如果自身具有扎实的数学和统计学基础，那么完全可以直接开始学习大数据技术，而如果计算机基础知识比较薄弱，那么从Java编程开始学习则是比较现实的选择。

大数据技术都学什么课程呢?

大数据技术专业主要学计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术、数据***集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用等课程，以下是相关介绍，供大家参考。

大数据需要学的：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix等。

大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

大数据技术主要学：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark等等。编程语言：要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛，所以就业机会会更多，Python编程语言正在高速推广应用，学习Python的就业方向会也有很多。

大数据技术专业有哪些课程 大数据技术专业基础课程：计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术。大数据技术专业核心课程：数据***集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用、数据挖掘应用、大数据平台部署与运维。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

应用Spark技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理

也有许多数据治理工具，为了实现实时、通用的数据治理而***用Spark技术。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能够帮助企业快速实现数据应用。

基础设施体系：在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。推动M域应用技术架构的升级，包括前后端解耦，引入容器化、微服务、redis缓存、kafka消息中间件等技术，实现M域应用性能和体验的提升。

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