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大數(shù)據(jù)學習階段都有哪些（五）
2019-02-25
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在前面的文章中我們給大家介紹了很多的內(nèi)容，包括大數(shù)據(jù)學習的七個階段，除了這七個階段之外，還有一個最重要的階段，也就是第八個階段。第八個階段就是SPARK數(shù)據(jù)分析?！扒Ю镏?，最后一行”——我們在這篇文章中給大家介紹一下這個階段的內(nèi)容，希望大家好好學起來喲。


第八個階段就是spark數(shù)據(jù)分析階段，這個階段的學習內(nèi)容是非常中重要的，這個階段還是需要重視技術(shù)知識點和階段項目任務(wù)以及綜合能力。需要學習的主要技術(shù)包括：SCALA入門(數(shù)據(jù)類型、運算符、控制語句、基礎(chǔ)函數(shù))、SCALA進階(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、類、對象、特質(zhì)、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用(高階函數(shù)、科里函數(shù)、偏函數(shù)、尾迭代、自帶高階函數(shù)等)、SPARK入門(環(huán)境搭建、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、運行模式)、Spark數(shù)據(jù)集與編程模型、SPARK SQL、SPARK進階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習)、SPARK高級應(yīng)用(系統(tǒng)架構(gòu)、主要配置和性能優(yōu)化、故障與階段恢復(fù))、SPARK ML KMEANS算法，SCALA隱式轉(zhuǎn)化高級特性等內(nèi)容。


同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大規(guī)模數(shù)據(jù)集相對來說還是挺慢的，包括機器學習，人工智能等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產(chǎn)品，怎么替代呢?先說他們的運行機制，HADOOP基于磁盤存儲分析，而SPARK基于內(nèi)存分析。MR的速度還是比較慢的，而SPARK是比較快的。而SPARK是基于SCALA語言開發(fā)的，當然對SCALA支持最好，所以課程中先學習SCALA開發(fā)語言。

在課程的設(shè)計方面，市面上的職位要求技術(shù)，基本全覆蓋。而且并不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到后就是一個完整的大數(shù)據(jù)項目流程，一環(huán)扣一環(huán)。比如從歷史數(shù)據(jù)的存儲，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實時的數(shù)據(jù)存儲(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。


說完了大數(shù)據(jù)學習的第八個階段的內(nèi)容，我們也算是給大家介紹完了大數(shù)據(jù)學習的所有階段了，無論是開始的靜態(tài)網(wǎng)頁基礎(chǔ)內(nèi)容、JavaSE和JavaWeb，還是后來的前端框架、企業(yè)級開發(fā)框架，再者初識大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫學習和實時數(shù)據(jù)采集，還有今天的這個spark數(shù)據(jù)分析，大家一定不要越級或投機取巧，切忌“心急吃不了熱豆腐”。唯有好好打牢基礎(chǔ)，我們才能立于不敗之地。希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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