所有的系统都会用spark做么
王家林每日Spark语录0001腾讯的Spark集群已经达到8000台的规模，是目前已知最大的Spark集群，每天运行超过1万各种作业。王家林每日Spark语录0002Spark基于RDD近乎完美的实现了分布式内存的抽象，且能够基于位置感知性调度、自动容错、负载均衡和高度的可扩展性，Spark中允许用户在执行多个查询时显式的将工作集缓存起来以供后续查询重用，这极大的提高了查询的速度。王家林每日Spark语录0003Spark一体化多元化的解决方案极大的减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本，并在性能方面有极大的优势，特别适合于迭代计算，例如机器学习和和图计算；同时Spark对Scala和Python交互式shell的支持也极大的方便了通过shell直接来使用Spark集群来验证解决问题的方法，这对于原型开发至关重要，对数据分析人员有着无法拒绝的吸引力！王家林每日Spark语录0004Spark中RDD采用高度受限的分布式共享内存，且新的RDD的产生只能够通过其它RDD上的批量操作来创建，依赖于以RDD的Lineage为核心的容错处理，在迭代计算方面比Hadoop快20多倍，同时还可以在5~7秒内交互式的查询TB级别的数据集。王家林每日Spark语录0005Spark RDD是被分区的，对于RDD来说，每个分区都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度；RD的每次转换操作都会生成新的RDD，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。王家林每日Spark语录0006基于RDD的整个计算过程都是发生在Worker中的Executor中的。RDD支持三种类型的操作：Transformation、Action以及Persist和CheckPoint为代表的控制类型的操作，RDD一般会从外部数据源读取数据，经过多次RDD的Transformation（中间为了容错和提高效率，有可能使用Persist和CheckPoint），最终通过Action类型的操作一般会把结果写回外部存储系统。王家林每日Spark语录0007RDD的所有Transformation操作都是Lazy级别的，实际上这些Transformation级别操作的RDD在发生Action操作之前只是仅仅被记录会作用在基础数据集上而已，只有当Driver需要返回结果的时候，这些Transformation类型的RDD才会真正作用数据集，基于这样设计的调度模式和运行模式让Spark更加有效率的运行。王家林每日大数据语录Spark篇0008（2015.10.31于北京）王家林每日大数据语录Spark篇0008（2015.10.31于北京）:持久化（包含Memory、Disk、Tachyon等类型）是Spark构建迭代算法和快速交互式查询的关键，当通过persist对一个RDD持久化后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存或者磁盘或者Tachyon上，并且对此数据集或者衍生出来的数据集进行的其它Action级别的炒作都可以重用当前RDD的计算结果，这是的后续的的操作通常会快10到100倍。王家林每日大数据语录Spark篇0009（2015.11.1于北京）Spark的CheckPoint是在计算完成之后重新建立一个Job来进行计算的，用户可以通过调用RDD.checkpoint()来指定RDD需要checkpoint的机制；为了避免重复计算，建议先对RDD进行persist操作，这样可以保证checkpoint更加快速的完成。王家林每日大数据语录Spark篇0010（2015.11.2于深圳）SparkContext是用户程序和Spark交互的接口，它会负责连接到Spark集群，并且根据系统默认配置和用户设置来申请计算资源，完成RDD的创建等工作。王家林每日大数据语录Spark篇0011（2015.11.2于深圳）RDD的saveAsTextFile方法会首先生成一个MapPartitionsRDD，该RDD通过雕工PairRDDFunctions的saveAsHadoopDataset方法向HDFS等输出RDD数据的内容，并在在最后调用SparkContext的runJob来真正的向Spark集群提交计算任务。王家林每日大数据语录Spark篇0012（2015.11.2于深圳）可以从两个方面来理解RDD之间的依赖关系，一方面是RDD的parent RDD(s)是什么，另一方面是依赖于parent RDD(s)哪些Partions(s); 根据依赖于parent RDD(s)哪些Partions(s)的不同情况，Spark讲Dependency分为宽依赖和窄依赖两种。王家林每日大数据语录Spark篇0013（2015.11.3于广州）RDD有narrow dependency和wide dependency两种不同的类型的依赖，其中的narrow dependency指的是每一个parent RDD 的Partition最多被child RDD的一个Partition所使用，而wide dependency指的是多个child RDDs的Partition会依赖于同一个parent RDD的Partition。王家林每日大数据语录Spark篇0014（2015.11.4于南宁）对于Spark中的join操作，如果每个partition仅仅和特定的partition进行join那么就是窄依赖；对于需要parent RDD所有partition进行join的操作，即需要shuffle,此时就是宽依赖。王家林每日大数据语录Spark篇0015（2015.11.5于南宁）Spark中宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD(s) 所有partition，宽依赖典型的操作有groupByKey, sortByKey等，宽依赖意味着shuffle操作，这是Spark划分stage的边界的依据，Spark中宽依赖支持两种Shuffle Manager，即HashShuffleManager和SortShuffleManager，前者是基于Hash的Shuffle机制，后者是基于排序的Shuffle机制。王家林每日大数据语录Spark篇0016（2015.11.6于南宁）RDD在创建子RDD的时候，会通过Dependency来定义他们之间的关系，通过Dependency，子RDD可以获得parent RDD(s)和parent RDD(s)的Partition(s).王家林每日大数据语录Spark篇0017（2015.11.6于南宁）在Spark的Stage内部的每个Partition都会被分配一个计算任务Task，这些Task是并行执行的; Stage之间的依赖关系变成了一个大粒度的DAG，Stage只有在它没有parent Stage或者parent Stage都已经执行完成后才可以执行，也就是说DAG中的Stage是从前往后顺序执行的。王家林每日大数据语录Spark篇0018（2015.11.7于南宁）在Spark的reduceByKey操作时会触发Shuffle的过程，在Shuffle之前，会有本地的聚合过程产生MapPartitionsRDD，接着具体Shuffle会产生ShuffledRDD,之后做全局的聚合生成结果MapPartitionsRDD.王家林每日大数据语录Spark篇0019（2015.11.10于重庆）park中的Task分为ShuffleMapTask和ResultTask两种类型，在Spark中DAG的最后一个Stage内部的任务都是ResultTask，其余所有的Stage(s)的内部都是ShuffleMapTask，生成的Task会被Driver发送到已经启动的Executor中执行具体的计算任务，执行的实现是在TaskRunner.run方法中完成的。王家林每日大数据语录Spark篇0020（2015.11.11于重庆）Spark中生成的不同的RDD中有的喝用户的逻辑显式的对于，例如map操作会生成MapPartitionsRDD，而又的RDD则是Spark框架帮助我们隐式生成的，例如reduceByKey操作时候的ShuffledRDD.王家林每日大数据语录Spark篇0021（2015.11.18于珠海）Spark RDD实现基于Lineage的容错机制，基于RDD的各项transformation构成了compute chain，在部分计算结果丢失的时候可以根据Lineage重新计算恢复。在窄依赖中，在子RDD的分区丢失要重算父RDD分区时，父RDD相应分区的所有数据都是子RDD分区的数据，并不存在冗余计算；在宽依赖情况下，丢失一个子RDD分区重算的每个父RDD的每个分区的所有数据并不是都给丢失的子RDD分区用的，会有一部分数据相当于对应的是未丢失的子RDD分区中需要的数据，这样就会产生冗余计算开销和巨大的性能浪费。王家林每日大数据语录Spark篇0022（2015.11.18于珠海）Spark Checkpoint通过将RDD写入Disk做检查点，是Spark lineage容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这时候在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。Checkpoint主要适用于以下两种情况：1. DAG中的Lineage过长，如果重算时会开销太大，例如在PageRank、ALS等；2. 尤其适合于在宽依赖上做Checkpoint，这个时候就可以避免应为Lineage重新计算而带来的冗余计算。
[create_time]2017-03-07 09:51:54[/create_time]2017-03-22 09:51:40[finished_time]1[reply_count]0[alue_good]匿名用户[uname]https://iknow-base.cdn.bcebos.com/yt/bdsp/icon/anonymous.png?x-bce-process=image/quality,q_80[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]151[view_count]
spark准确的说是什么意思
spark
英 [spɑ?k]
美 [spɑrk]
n. 火花；朝气；闪光
vt. 发动；鼓舞；求婚
vi. 闪烁；发火花；求婚
n. (Spark)人名；(俄)斯帕克
更多释义>>
[网络短语]
Spark 火花,斯巴达克,火星
Spark Program 星火计划,SPARK项目,火花项目
electric spark 电火花,电火化,圣极光
[create_time]2017-10-29 09:34:28[/create_time]2014-10-23 16:22:06[finished_time]2[reply_count]3[alue_good]bihumkt[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.5fd4e442.2GEm1kvGKP9F5Ea8pVbNDQ.jpg?time=3423&tieba_portrait_time=3423[avatar]TA获得超过884个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1656[view_count]
哪位老师讲解的hadoop比较好?
王家林老师是Hadoop源码级专家，曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作，专注于Hadoop一站式解决方案的提供，同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一； 在Spark、Hadoop、Android等方面有丰富的源码、实务和性能优化经验。彻底研究了Spark从0.5.0到0.9.1共13个版本的Spark源码，并已完成2014年5月31日发布的Spark1.0源码研究。
[create_time]2014-09-14 23:55:26[/create_time]2014-09-14 23:57:18[finished_time]1[reply_count]4[alue_good]Rocky_Android[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.22dc5c02.4gpqG_n4IyRF28rUAQaOiw.jpg?time=4178&tieba_portrait_time=4178[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1093[view_count]
王家林每日大数据语录Spark篇已经发布了多少篇?
王家林每日Spark语录0001
腾讯的Spark集群已经达到8000台的规模，是目前已知最大的Spark集群，每天运行超过1万各种作业。
王家林每日Spark语录0002
Spark基于RDD近乎完美的实现了分布式内存的抽象，且能够基于位置感知性调度、自动容错、负载均衡和高度的可扩展性，Spark中允许用户在执行多个查询时显式的将工作集缓存起来以供后续查询重用，这极大的提高了查询的速度。
王家林每日Spark语录0003
Spark一体化多元化的解决方案极大的减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本，并在性能方面有极大的优势，特别适合于迭代计算，例如机器学习和和图计算；同时Spark对Scala和Python交互式shell的支持也极大的方便了通过shell直接来使用Spark集群来验证解决问题的方法，这对于原型开发至关重要，对数据分析人员有着无法拒绝的吸引力！
王家林每日Spark语录0004
Spark中RDD采用高度受限的分布式共享内存，且新的RDD的产生只能够通过其它RDD上的批量操作来创建，依赖于以RDD的Lineage为核心的容错处理，在迭代计算方面比Hadoop快20多倍，同时还可以在5~7秒内交互式的查询TB级别的数据集。
王家林每日Spark语录0005
Spark RDD是被分区的，对于RDD来说，每个分区都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度；RD的每次转换操作都会生成新的RDD，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。
王家林每日Spark语录0006
基于RDD的整个计算过程都是发生在Worker中的Executor中的。RDD支持三种类型的操作：Transformation、Action以及Persist和CheckPoint为代表的控制类型的操作，RDD一般会从外部数据源读取数据，经过多次RDD的Transformation（中间为了容错和提高效率，有可能使用Persist和CheckPoint），最终通过Action类型的操作一般会把结果写回外部存储系统。
王家林每日Spark语录0007
RDD的所有Transformation操作都是Lazy级别的，实际上这些Transformation级别操作的RDD在发生Action操作之前只是仅仅被记录会作用在基础数据集上而已，只有当Driver需要返回结果的时候，这些Transformation类型的RDD才会真正作用数据集，基于这样设计的调度模式和运行模式让Spark更加有效率的运行。
王家林每日大数据语录Spark篇0008（2015.10.31于北京）
王家林每日大数据语录Spark篇0008（2015.10.31于北京）:持久化（包含Memory、Disk、Tachyon等类型）是Spark构建迭代算法和快速交互式查询的关键，当通过persist对一个RDD持久化后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存或者磁盘或者Tachyon上，并且对此数据集或者衍生出来的数据集进行的其它Action级别的炒作都可以重用当前RDD的计算结果，这是的后续的的操作通常会快10到100倍。
王家林每日大数据语录Spark篇0009（2015.11.1于北京）
Spark的CheckPoint是在计算完成之后重新建立一个Job来进行计算的，用户可以通过调用RDD.checkpoint()来指定RDD需要checkpoint的机制；为了避免重复计算，建议先对RDD进行persist操作，这样可以保证checkpoint更加快速的完成。
王家林每日大数据语录Spark篇0010（2015.11.2于深圳）
SparkContext是用户程序和Spark交互的接口，它会负责连接到Spark集群，并且根据系统默认配置和用户设置来申请计算资源，完成RDD的创建等工作。
王家林每日大数据语录Spark篇0011（2015.11.2于深圳）
RDD的saveAsTextFile方法会首先生成一个MapPartitionsRDD，该RDD通过雕工PairRDDFunctions的saveAsHadoopDataset方法向HDFS等输出RDD数据的内容，并在在最后调用SparkContext的runJob来真正的向Spark集群提交计算任务。
王家林每日大数据语录Spark篇0012（2015.11.2于深圳）
可以从两个方面来理解RDD之间的依赖关系，一方面是RDD的parent RDD(s)是什么，另一方面是依赖于parent RDD(s)哪些Partions(s); 根据依赖于parent RDD(s)哪些Partions(s)的不同情况，Spark讲Dependency分为宽依赖和窄依赖两种。
王家林每日大数据语录Spark篇0013（2015.11.3于广州）
RDD有narrow dependency和wide dependency两种不同的类型的依赖，其中的narrow dependency指的是每一个parent RDD 的Partition最多被child RDD的一个Partition所使用，而wide dependency指的是多个child RDDs的Partition会依赖于同一个parent RDD的Partition。
王家林每日大数据语录Spark篇0014（2015.11.4于南宁）
对于Spark中的join操作，如果每个partition仅仅和特定的partition进行join那么就是窄依赖；对于需要parent RDD所有partition进行join的操作，即需要shuffle,此时就是宽依赖。
王家林每日大数据语录Spark篇0015（2015.11.5于南宁）
Spark中宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD(s) 所有partition，宽依赖典型的操作有groupByKey, sortByKey等，宽依赖意味着shuffle操作，这是Spark划分stage的边界的依据，Spark中宽依赖支持两种Shuffle Manager，即HashShuffleManager和SortShuffleManager，前者是基于Hash的Shuffle机制，后者是基于排序的Shuffle机制。
王家林每日大数据语录Spark篇0016（2015.11.6于南宁）
RDD在创建子RDD的时候，会通过Dependency来定义他们之间的关系，通过Dependency，子RDD可以获得parent RDD(s)和parent RDD(s)的Partition(s).
王家林每日大数据语录Spark篇0017（2015.11.6于南宁）
在Spark的Stage内部的每个Partition都会被分配一个计算任务Task，这些Task是并行执行的; Stage之间的依赖关系变成了一个大粒度的DAG，Stage只有在它没有parent Stage或者parent Stage都已经执行完成后才可以执行，也就是说DAG中的Stage是从前往后顺序执行的。
王家林每日大数据语录Spark篇0018（2015.11.7于南宁）
在Spark的reduceByKey操作时会触发Shuffle的过程，在Shuffle之前，会有本地的聚合过程产生MapPartitionsRDD，接着具体Shuffle会产生ShuffledRDD,之后做全局的聚合生成结果MapPartitionsRDD.
王家林每日大数据语录Spark篇0019（2015.11.10于重庆）
park中的Task分为ShuffleMapTask和ResultTask两种类型，在Spark中DAG的最后一个Stage内部的任务都是ResultTask，其余所有的Stage(s)的内部都是ShuffleMapTask，生成的Task会被Driver发送到已经启动的Executor中执行具体的计算任务，执行的实现是在TaskRunner.run方法中完成的。
王家林每日大数据语录Spark篇0020（2015.11.11于重庆）
Spark中生成的不同的RDD中有的喝用户的逻辑显式的对于，例如map操作会生成MapPartitionsRDD，而又的RDD则是Spark框架帮助我们隐式生成的，例如reduceByKey操作时候的ShuffledRDD.
王家林每日大数据语录Spark篇0021（2015.11.18于珠海）
Spark RDD实现基于Lineage的容错机制，基于RDD的各项transformation构成了compute chain，在部分计算结果丢失的时候可以根据Lineage重新计算恢复。在窄依赖中，在子RDD的分区丢失要重算父RDD分区时，父RDD相应分区的所有数据都是子RDD分区的数据，并不存在冗余计算；在宽依赖情况下，丢失一个子RDD分区重算的每个父RDD的每个分区的所有数据并不是都给丢失的子RDD分区用的，会有一部分数据相当于对应的是未丢失的子RDD分区中需要的数据，这样就会产生冗余计算开销和巨大的性能浪费。
王家林每日大数据语录Spark篇0022（2015.11.18于珠海）
Spark Checkpoint通过将RDD写入Disk做检查点，是Spark lineage容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这时候在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。Checkpoint主要适用于以下两种情况：1. DAG中的Lineage过长，如果重算时会开销太大，例如在PageRank、ALS等；2. 尤其适合于在宽依赖上做Checkpoint，这个时候就可以避免应为Lineage重新计算而带来的冗余计算。
[create_time]2016-12-01 22:51:22[/create_time]2015-11-18 19:33:56[finished_time]1[reply_count]18[alue_good]王家林大数据[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.726ab702.LdjGGGRgDbnGV7hp9jzzGg.jpg?time=6416&tieba_portrait_time=6416[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]2498[view_count]
哪位有王家林的大数据sparkstreamIng学习视频全集?
http://www.tudou.com/plcover/qJ3rAJZkisQ/
http://www.tudou.com/plcover/erzK-KrDJd0/
http://www.tudou.com/plcover/MJhdQvlRtNc/
楼主发了好多视频 你可以看看
[create_time]2016-08-15 23:09:56[/create_time]2016-08-16 09:25:38[finished_time]1[reply_count]1[alue_good]匿名用户[uname]https://iknow-base.cdn.bcebos.com/yt/bdsp/icon/anonymous.png?x-bce-process=image/quality,q_80[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1547[view_count]
千锋教育大数据讲师讲得怎样,好不好?
学费不到两万吧，不推荐培训，大数据前景可能还好点，但是java不一样，培训很水，对于java而言竞争越来越激烈，不管科班应届生还是转行培训的，没两三年经验包装都不好入职了现在，学历也是一关，也比较水，技术不强的也很多，培训机构意味着时间和金钱的大量成本，斟酌下吧
[create_time]2017-12-10 10:45:03[/create_time]2017-12-10 16:41:21[finished_time]3[reply_count]6[alue_good]帐号已注销[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.68aae4be.xLQIfTMCIhfmbvCTCdEIfw.jpg?time=9110&tieba_portrait_time=9110[avatar]TA获得超过1542个赞[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]343[view_count]
求大数据培训学校~要真实的
近几年间大数据人才缺口就已高达百万，北京学习大数据的地儿挺多，东时Javaee大数据培训还是不错的而且培训机构没有绝对的好与不好，只能说合适不合适，一样都是提供讲师学习硬件和环境，主要还是看自己师傅领进门修行在个人
[create_time]2017-06-20 13:54:36[/create_time]2017-06-24 23:28:39[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]匿名用户[uname]https://iknow-base.cdn.bcebos.com/yt/bdsp/icon/anonymous.png?x-bce-process=image/quality,q_80[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]24[view_count]
要做一个介绍大数据的PPT,求大神帮帮忙，感激不尽！
问题描述不清楚哟，不过还是提供点信息给你吧。1.大数据是什么？怎么理解大数据？数据就好比地球上的水，单个数据就是一滴水，小溪、河流、湖泊，对应不同的数据体量，所有的水最终汇到海洋，大数据就象地球上的海洋，它足够大，水滴足够多，多到用人工数不清楚，里面的资源超级丰富，那些资源也是数据。这么说，你明白大数据了吗？就是把超级多数据信息汇集到一起，然后在里面“钓大鱼”。 2.都说大数据有4V的特征，是什么意思？大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值高Value”“速度快Velocity”，同样以海洋为例：A.容量大：地球表面有70%左右都是海洋，想想里面都有多少水滴？大数据时代，每一个人、每一件物品的信息、状态，都能够形成一系列随时更新的数据，数据量也呈现出指数级的增长；B.多样性：海洋里面的物产非常多样化，就拿海鲜来说，小智一天吃一种，这辈子都可能吃不完一遍（所以小智不会纠结吃什么的问题），太平洋的海水和大西洋的海水是有区别的，不同地方海水里面蕴含的物质、生活的物种都有不同，海洋就是超级大宝藏，里面有原油、有萌宠、也有大白鲨之类的猎手……大数据也和海洋一样复杂，各种结构化、非结构化数据，汇成了数据海洋；C.价值高：说到这个，资深吃货口水直流，海里好吃的有大龙虾、石斑鱼、三文鱼……更不用说其它宝贝啦，数据海洋里面各种资源同样丰富到极致，人们利用海洋，开发海洋中无穷的价值；D.速度快，有两个层面的意思，一是海水流动快，二是随着技术的提升，我们对海水的利用也加快了速度（看看快艇、游轮的发展），毕竟嘛，先来吃肉、后来喝汤，这个道理，你懂的。3.对大数据的处理，以海洋捕鱼为例：通过技术手段，在茫茫大海中找到鱼群较集中的地点，这是数据挖掘；捕到的鱼进行初步分类，把太小的鱼放回海中（养大了才好吃，原谅我是吃货），这是数据清洗；然后把鱼运上岸，仔细分类，根据实际情况决定哪些鱼送到海鲜市场卖活的，哪些鱼用于做鱼干，这是数据分析；鱼干、鱼罐头、鱼子酱、鱼肝油……目不暇接的海产品最终呈现在我们面前，此为数据可视化。更多的，可进一步交流。
[create_time]2016-11-15 11:44:25[/create_time]2016-11-15 22:02:38[finished_time]1[reply_count]1[alue_good]智慧思特大数据[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.a44c786a.t3aHQBhadN36DcVmS2xFyA.jpg?time=7095&tieba_portrait_time=7095[avatar]超过22用户采纳过TA的回答[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]608[view_count]学习Spark需要哪些基础知识
花一周时间看一下scala，了解一下函数式编程的特性，然后看spark官网教程或者《learning spark》(这本书还没有出版，但是网上有前五章的预览版)。
spark目前的资料非常少，有用的中文资料更是寥寥无几，一定要去英文网站上看。
根据我做完一个spark项目的经验，spark目前还有很多bug，处理特别多的数据时经常会出错。
[create_time]2016-04-26 15:12:33[/create_time]2016-05-11 13:46:05[finished_time]1[reply_count]1[alue_good]匿名用户[uname]https://iknow-base.cdn.bcebos.com/yt/bdsp/icon/anonymous.png?x-bce-process=image/quality,q_80[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]1063[view_count]
大数据培训哪家机构好哪个好
大数据培训机构推荐：北京千锋教育、光环大数据、江苏万和计算机培训中心、千锋教育、烟台大数据培训。1、北京千锋教育千锋教育开设HTML5前端、Java、Python、全链路设计、云计算、软件测试、大数据、智能物联网、Unity游戏开发、Go语言开发、网络安全、互联网营销学科，并推出软考、Adobe认证、PMP认证、红帽RHCE认证课程，千锋年培养优质人才20000余人，全国同期在校学员8000余人。2、光环大数据国内大数据培训机构，光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携18年IT培训经验，与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地，并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才。3、江苏万和计算机培训中心创办于1993年，自创办之日起我们就专注于信息服务和培训领域。开展就业培训、认证培训、院校专业共建、企业培训、软件研发与外包（万顺和）等业务。其中企业培训面向政企客户提供专业的一站式IT培训和顾问服务，包括网络技术、开发技术、数据库技术、商业智能（BI）、中间件技术、信息安全、虚拟化技术、云计算及大数据应用等主题的专业化技术服务。4、千锋教育千锋深圳大数据培训课程从宏观上讲述了大数据的特点，商业应关系，对不同类型的大数据分析及处理系统、解决方案及行业案例进行剖析和讲解。千锋大数据培训配备科学的大数据学习路线，为学员们提供完整的大数据开发知识体系，其中的主要内容包含Linux&Hadoop生态体系、大数据计算框架体系、云计算体系、机器学习&深度学习。5、烟台大数据培训烟台大数据培训进程是一个冗长的阶段，需要人对大数据网络专业的学习有稠密的乐趣，有能力实现大数据专业的学习。整合各部门、单位分散的信息资源，建立全市统一的数据、信息和网络三大平台，实现全市综合数据信息共享，为各级领导科学地决策提供全面、准确、及时、可靠的信息，为部门及县市区的信息化建设提供技术支撑，为城市信息化提供技术标准和业务指导。负责烟台市民卡工程的建设、管理和运营。
[create_time]2020-02-14 10:18:39[/create_time]2018-06-24 07:53:51[finished_time]24[reply_count]12[alue_good]暴走爱生活55[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/bjh/user/17d66302275ac6a2fccf573176798f88.jpeg[avatar]我是生活小达人，乐于助人就是我[slogan]我是生活小达人，乐于助人就是我[intro]11566[view_count]大数据培训哪家好
2019年学习大数据培训机构比较好的有光环大数据培训、传智播客大数据培训。培训的价格便宜，并且有免费的课程体验后再决定是否学习。大数据未来所发展的趋势:1、数据的资源化指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。2、与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。3、科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。扩展资料:大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
[create_time]2022-09-30 14:40:11[/create_time]2022-10-15 14:40:11[finished_time]2[reply_count]0[alue_good]ABC生活攻略[uname]https://pic.rmb.bdstatic.com/bjh/user/8575b00741e042f2c9c354e985ffc921.jpeg[avatar]百度认证:福州市向海教育咨询有限公司官方账号[slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]48[view_count]大数据为什么要选择Spark
Spark，是一种"One Stackto rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！现在已经有很多大公司正在生产环境下深度地使用Spark作为大数据的计算框架，包括eBay、Yahoo!、BAT、网易、京东、华为、大众点评、优酷土豆、搜狗等等。
超强的通用性
Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、SparkStreaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件，可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。
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[create_time]2017-09-19 16:35:26[/create_time]2017-10-02 16:20:10[finished_time]3[reply_count]0[alue_good]匿名用户[uname]https://iknow-base.cdn.bcebos.com/yt/bdsp/icon/anonymous.png?x-bce-process=image/quality,q_80[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]258[view_count]
Spark技术的核心是什么？优势有哪些？
Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等。
Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。同时Spark的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的稳定运行，Spark目前的发展理念是通过一个计算框架集合SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing等多种功能于一个项目中，具有非常好的易用性。
目前SPARK已经构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术，并且是Apache顶级Project，可以预计的是2014年下半年在社区和商业应用上会有爆发式的增长。
Spark最大的优势在于速度，在迭代处理计算方面比Hadoop快100倍以上；Spark另外一个无可取代的优势是：“One Stack to rule them all”，Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的所有核心问题，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位；
[create_time]2014-06-27 15:53:24[/create_time]2014-06-27 16:15:29[finished_time]1[reply_count]24[alue_good]长冢昨柔[uname]https://himg.bdimg.com/sys/portrait/item/wise.1.9d23e2cd.CrYFP2adKXADLT5nWtlXRQ.jpg?time=4881&tieba_portrait_time=4881[avatar][slogan]这个人很懒，什么都没留下![intro]8623[view_count]
