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本文目錄一覽：

• 1、什么是大數(shù)據(jù)分析Hadoop?
• 2、大數(shù)據(jù)分析的框架有哪些,各自有什么特點
• 3、hadoop和spark的區(qū)別
• 4、大數(shù)據(jù)與java有什么關(guān)系呢?
• 5、分析Spark會取代Hadoop嗎?
• 6、大數(shù)據(jù)工程師需要學(xué)什么

什么是大數(shù)據(jù)分析Hadoop?

hadoop是什么意思？Hadoop是具體的開源框架，是工具，用來做海量數(shù)據(jù)的存儲和計算的。

簡單理解，Hadoop是一個開源的大數(shù)據(jù)分析軟件，或者說編程模式。它是通過分布式的方式處理大數(shù)據(jù)的，因為開元的原因現(xiàn)在很多的企業(yè)或多或少的在運(yùn)用hadoop的技術(shù)來解決一些大數(shù)據(jù)的問題，在數(shù)據(jù)倉庫方面hadoop是非常強(qiáng)大的。

hadoop是分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。hadoop是一個由Apache基金***開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。它可以使用戶在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序，充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲。

大數(shù)據(jù)分析的框架有哪些,各自有什么特點

Hadoop：Hadoop是一個分布式計算框架，主要包括兩個核心組件：分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供了計算。

大數(shù)據(jù)計算框架有：批處理計算框架、流式計算框架、圖計算框架、分布式數(shù)據(jù)庫計算框架、深度學(xué)習(xí)計算框架。批處理計算框架 適用于對大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。

這種框架不僅可以提供處理數(shù)據(jù)所需的方法，而且提供了自己的集成項、庫、工具，可勝任圖形分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、交互式查詢等多種任務(wù)。Apache SparkApache Spark是一種包含流處理能力的下一代批處理框架。

粘性分析 粘性：以用戶視角，科學(xué)評估產(chǎn)品的留存能力 通過用戶粘性分析，可以了解到一周內(nèi)或一個月內(nèi)用戶到底有多少天在使用你的產(chǎn)品甚至是某個功能，進(jìn)一步分析出用戶使用產(chǎn)品的習(xí)慣。

實施復(fù)雜度更高，對于機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)來說，從軟件包到硬件部署都和數(shù)據(jù)分析平臺有著非常大的差別，因此在實施過程中的難度系數(shù)更高。適用場景：有著大量數(shù)據(jù)需要分析，同時對機(jī)器學(xué)習(xí)方便又有著非常大的需求或者有規(guī)劃。

事務(wù)使用：其實指的是數(shù)據(jù)收集，你經(jīng)過什么樣的方法收集到數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)相對簡略，經(jīng)過網(wǎng)頁、App就能夠收集到數(shù)據(jù)，比方許多銀行現(xiàn)在都有自己的App。

hadoop和spark的區(qū)別

1、其優(yōu)點是學(xué)習(xí)成本低，可以通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。

2、Spark一開始就瞄準(zhǔn)了性能，實現(xiàn)了在內(nèi)存中計算。

3、SpringCloud SpringCloud是基于SpringBoot的一整套分布式系統(tǒng)下的微服務(wù)構(gòu)建框架，包含了眾多的子項目，如SpringCloudConfig、SpringCloudStream等。Hadoop/Spark Hadoop是個獲得極大應(yīng)用的大數(shù)據(jù)框架，是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域標(biāo)志性的解決方案。

4、但在很多規(guī)模很小的團(tuán)體中，在有限的硬件設(shè)備的情況下，又要跑spark，比如又要跑zookeeper、kafka等等，這個時候，我們希望它們之間是不會互相干擾的。

大數(shù)據(jù)與java有什么關(guān)系呢?

大數(shù)據(jù)涉及的面比較廣，java只是一種編程語言，大數(shù)據(jù)開發(fā)過程中可能需要使用java去實現(xiàn)某一項功能，當(dāng)然了大數(shù)據(jù)開發(fā)領(lǐng)域用java稍微多一點，也有用scala，python的。

因此，如果想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)，還是需要至少精通一門高級語言。java具有簡單性、面向?qū)ο?、分布式、健壯性、安全性、平臺獨立與可移植性、多線程、動態(tài)性等特點。

大數(shù)據(jù)在當(dāng)下是越發(fā)的火爆，幫助人們做越來越精確的選擇，在人們生活的各種領(lǐng)域當(dāng)中也起著不可或缺的作用。

大數(shù)據(jù)是統(tǒng)計所有能夠統(tǒng)計的數(shù)字。而java是關(guān)于計算機(jī)的開發(fā)和編程。

分析Spark會取代Hadoop嗎?

Hadoop作為一個十多年的老品牌，在產(chǎn)品的采用方面并沒有減緩下降的趨勢，Spark也并沒有做到真正取代Hadoop。空口無憑，下面我們從以下幾個方面來分析一下Spark在未來的幾年之內(nèi)到底能不能真正的取代Hadoop。

Spark。Hadoop非常適合第一類基礎(chǔ)分析，對于其他問題，較簡單或者小型的任務(wù)都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域下一個數(shù)據(jù)處理的Hadoop的替代品。

Spark是Hadoop生態(tài)下MapReduce的替代方案。Spark是一種快速、通用、可擴(kuò)展的大數(shù)據(jù)處理引擎，可以用于批處理、流處理、交互式查詢和機(jī)器學(xué)習(xí)等多種應(yīng)用場景。

Spark與Hadoop MapReduce在業(yè)界有兩種說法 ：一是 Spark 將代替 Hadoop MapReduce，成為未來大數(shù)據(jù)處理發(fā)展的方向 ；二是 Spark 將會和 Hadoop 結(jié)合，形成更大的生態(tài)圈。

大數(shù)據(jù)工程師需要學(xué)什么

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大數(shù)據(jù)技術(shù)主要學(xué)什么？大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)主要學(xué)統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機(jī)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)、數(shù)據(jù)采集、計算機(jī)編程語言等。就業(yè)方向有大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、Hadoop開發(fā)工程師、信息架構(gòu)工程師、大數(shù)據(jù)可視化工程師等。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，需要參考的因素：· 專業(yè)知識背景 · 行業(yè)經(jīng)驗 · 計算機(jī)專業(yè)知識，比如操作系統(tǒng)，編程語言，計算機(jī)運(yùn)行原理等 · 數(shù)學(xué)知識，這里指高等數(shù)學(xué)，比如微積分、概率統(tǒng)計、線性代數(shù)和離散數(shù)學(xué)等。

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