Hadoop和MapReduce究竟分別是做什么用的？1. Hadoop是一個分布式系統(tǒng)平臺，通過Hadoop可以方便地構(gòu)建一個高效、高質(zhì)量的分布式系統(tǒng)，它還有很多相關(guān)的子項(xiàng)目，也就是它的功能有很大的

Hadoop和MapReduce究竟分別是做什么用的？

1. Hadoop是一個分布式系統(tǒng)平臺，通過Hadoop可以方便地構(gòu)建一個高效、高質(zhì)量的分布式系統(tǒng)，它還有很多相關(guān)的子項(xiàng)目，也就是它的功能有很大的擴(kuò)展，包括zookeeper、hive、HBase等。2MapReduce是Hadoop的核心組件之一。Hadoop應(yīng)該是分布式的，包括兩部分：一部分是分布式文件系統(tǒng)HDFS，另一部分是分布式計(jì)算框架MapReduce，這是必不可少的。也就是說，通過MapReduce在Hadoop平臺上進(jìn)行分布式計(jì)算編程非常容易。更詳細(xì)地說，您需要閱讀更多文檔。

SparkVSHadoop有哪些異同點(diǎn)？

Spark是一個類似于Hadoop MapReduce的通用并行計(jì)算框架，由UC Berkeley amp lab開源，Spark中基于map reduce算法的分布式計(jì)算具有Hadoop MapReduce的優(yōu)點(diǎn)。但與MapReduce不同，job的中間輸出可以保存在內(nèi)存中，因此不需要讀寫HDFS。因此，spark可以更好地應(yīng)用于需要迭代的map-reduce算法，如數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。優(yōu)點(diǎn)應(yīng)該是分布式體系結(jié)構(gòu)相對類似，因此您可以快速入門。

學(xué)大數(shù)據(jù)之后能做什么工作？

1. 數(shù)據(jù)挖掘工程師

要做數(shù)據(jù)挖掘，我們需要一定的數(shù)學(xué)知識從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等

PS：常用的語言有python、Java、C或C，有些人用的python或Java更多。有時，MapReduce用于編寫程序，然后Hadoop或Hyp用于處理數(shù)據(jù)。如果使用Python，它將與spark相結(jié)合。

2. Hadoop開發(fā)工程師

精通整個Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件，如紗線、HBase、蜂巢、豬等重要組件，可以實(shí)現(xiàn)平臺監(jiān)控和輔助運(yùn)維系統(tǒng)的開發(fā)。Hadoop工程師主要關(guān)注開發(fā)層面，即圍繞大數(shù)據(jù)平臺的系統(tǒng)級研發(fā)人員，精通Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用算法，

3。數(shù)據(jù)分析員

數(shù)據(jù)分析員是一種數(shù)據(jù)分析員[“det????n]，是指從事行業(yè)數(shù)據(jù)收集、整理和分析，并根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行行業(yè)研究、評估和預(yù)測的不同行業(yè)的專業(yè)人員。

PS：作為一名數(shù)據(jù)分析師，您至少需要精通SPSS、static、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件。一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師不應(yīng)該在業(yè)務(wù)、管理、分析、工具和設(shè)計(jì)方面落后。

4. 大數(shù)據(jù)分析師

流行點(diǎn)，這是集Hadoop開發(fā)工程師和數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師為一體的大人才。如果你能做到所有這些并且有一些經(jīng)驗(yàn)，那么薪水就不用說了。

5. 大數(shù)據(jù)可視化工程師

需要獨(dú)立熟悉storm、spark等計(jì)算框架、Scala/Python語言、java開發(fā)、SSM項(xiàng)目、NoSQL如redis或mongodb、Linux基本操作、java多線程開發(fā)能力、程序設(shè)計(jì)模式、數(shù)據(jù)庫和ETL流程。

在現(xiàn)代和當(dāng)代的培訓(xùn)行業(yè)，如果你想賺錢，你必須跟上進(jìn)步的步伐，踏上新技術(shù)的熱潮。