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大數(shù)據(jù)需要學(xué)哪些內(nèi)容 大數(shù)據(jù)處理為何選擇spark?

大數(shù)據(jù)處理為何選擇spark?想做大數(shù)據(jù)處理分析,該專注于學(xué)spark還是深度學(xué)習(xí)呢?Spark是一種工具,而深度學(xué)習(xí)是一種解決問題的策略。如果做大數(shù)據(jù)分析,至少要熟練使用一種工具,深入了解常用的算法

大數(shù)據(jù)處理為何選擇spark?

想做大數(shù)據(jù)處理分析,該專注于學(xué)spark還是深度學(xué)習(xí)呢?

Spark是一種工具,而深度學(xué)習(xí)是一種解決問題的策略。如果做大數(shù)據(jù)分析,至少要熟練使用一種工具,深入了解常用的算法。對于大數(shù)據(jù)分析,您不需要在代碼級別和架構(gòu)級別熟悉spark。因為它只是一個工具,你可以熟練地使用它。如果主題有很好的編程基礎(chǔ),一個月就足夠?qū)W好SPARKSQL和SPARKML了。算法學(xué)習(xí)需要花費更多的精力。但如果受試者想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí),則不建議學(xué)習(xí)spark。由于目前常用的CNN、RNN等模型通常使用GPU代替CPU進(jìn)行計算,而spark是一種內(nèi)存計算框架,主要在CPU上完成計算,因此計算效率不如GPU高。因此,如果將深度學(xué)習(xí)用于大數(shù)據(jù)分析,則可以使用tensorflow和其他框架。

大數(shù)據(jù)里spark和hadoop的mr相比有哪些優(yōu)勢,能否用較通俗的語言解釋一下?

Spark是一個內(nèi)存計算框架,而Mr是一個離線計算框架。因此,與MR相比,spark具有更快的速度,尤其是迭代速度。當(dāng)spark用于計算時,中間結(jié)果將緩存在內(nèi)存中。當(dāng)需要再次使用時,不需要從磁盤讀取數(shù)據(jù)。Mr需要將中間結(jié)果寫入磁盤,并在再次使用時從磁盤重新讀取。磁盤I/O通常非常耗時。

除了離線計算速度更快之外,spark比Mr更適合場景,spark的流媒體模塊可以實現(xiàn)實時或近線流媒體計算。

此外,sparksql使您可以輕松地使用SQL分析數(shù)據(jù)。

學(xué)大數(shù)據(jù)必須有Java基礎(chǔ)嗎,有哪些注意事項嗎?

首先,大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)由數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機(jī)三部分組成。因此,從事大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研發(fā)需要一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程。

在大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)中,編程語言是一個重要的組成部分。目前,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用的編程語言有Java、python、R、Scala等,通常不同的崗位需要掌握不同的編程語言(與技術(shù)團(tuán)隊密切相關(guān)),所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須有編程語言的基礎(chǔ),但不是一定要有編程語言的基礎(chǔ),而是一定要有專業(yè)的基礎(chǔ)java基金會。無論是通過統(tǒng)計還是機(jī)器學(xué)習(xí),Python語言通常是數(shù)據(jù)分析最流行的選擇。R語言也廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)過濾、推薦系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)應(yīng)用中。

雖然學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)并不一定需要掌握J(rèn)ava語言,但掌握J(rèn)ava語言對學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)具有積極意義。一方面,Hadoop平臺本身是用Java語言開發(fā)的。另一方面,Java語言具有良好的生態(tài)系統(tǒng),在開發(fā)大數(shù)據(jù)登陸應(yīng)用方面具有一定的優(yōu)勢,而且Java語言的性能穩(wěn)定,使用Java語言的開發(fā)風(fēng)險相對較小。

學(xué)習(xí)Java語言可分為三個階段。第一階段是學(xué)習(xí)Java的基本語法,重點是理解抽象,包括封裝、繼承、多態(tài)等概念;第二階段是學(xué)習(xí)Java的分布式開發(fā),重點是如何通過Java集成資源,包括數(shù)據(jù)庫;第三階段是學(xué)習(xí)Java的web開發(fā),重點是理論理解web開發(fā)架構(gòu)和服務(wù)組件開發(fā)。

在學(xué)習(xí)Hadoop開發(fā)的過程中,需要掌握Hadoop平臺提供的API。通過大量的實驗,我們逐漸掌握了如何在Hadoop平臺下通過Java開發(fā)函數(shù)。