elastic map reduce是什么？Amazon Elastic Map Reduce(Amazon EMR)是一種Web服務(wù)，讓用戶還能夠快速、快速并經(jīng)濟地去處理大量的數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)時數(shù)據(jù)量

elastic map reduce是什么？

Amazon Elastic Map Reduce(Amazon EMR)是一種Web服務(wù)，讓用戶還能夠快速、快速并經(jīng)濟地去處理大量的數(shù)據(jù)。

機器學(xué)習(xí)時數(shù)據(jù)量太大，不能一次性裝進內(nèi)存該怎么辦？

在當(dāng)前海量的數(shù)據(jù)的場景下，在做數(shù)據(jù)分析的過程中你經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)過大不能再裝入內(nèi)存的情況，情況提供給一些簡單的處理思路：

（1）裝換數(shù)據(jù)量。延后對數(shù)據(jù)參與預(yù)處理，將每條樣本建議使用編碼通過壓解存儲（結(jié)合hash還可盡快增加內(nèi)存占用），而后的分析過程中再無法讀取壓縮文件再逐個選擇還原并去處理即可解決，這樣的話是可以令寫入到內(nèi)存的數(shù)據(jù)量變小，增加內(nèi)存占用。

（2）需要大數(shù)據(jù)計算框架。如果不是數(shù)據(jù)量太大（百G或則T級別），壓縮很有可能已經(jīng)不是什么好點的解決方案了（處理速度過慢），這時候是可以采取什么措施hadoop等框架，借用map-reduce的計算模型調(diào)用大量計算能力接受處理（要是你沒有大量計算出力且數(shù)據(jù)非涉密，可以考慮到各大云服務(wù)廠商提供給的計算能力），現(xiàn)在的計算框架早就支持什么了多種語言來基于mr計算模型，使用過來確實是非常的方便。

如果沒有覺得有所領(lǐng)悟就請點個在看吧

數(shù)據(jù)分塊：通用做法是將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成大小之和的batch，根據(jù)顯存大小按照batchsize，剃度的更新也每個batchsize沒更新三次。

數(shù)據(jù)壓縮：像tensorflow就這個可以選擇類型將數(shù)據(jù)怎么制作為tfrecord格式，一種二進制格式，數(shù)據(jù)處理下來速度更快。

請問如何成為大數(shù)據(jù)測試工程師？

大數(shù)據(jù)作為當(dāng)代第一吸金的領(lǐng)域，讓了一批又一批的學(xué)生來繼續(xù)進修大數(shù)據(jù)，但這對大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)又是很陌生的，真不知道如何下手，真不知道該怎么樣啊才能下一界大數(shù)據(jù)工程師。今天就對于兩種不同的人群來結(jié)論下呼和才能下一界大數(shù)據(jù)工程師。

1、對應(yīng)屆生

個人都覺得應(yīng)屆生肯定打好基礎(chǔ)，大學(xué)本科象都會開辦數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，算法基礎(chǔ)，操作系統(tǒng)，編譯原理，計算機網(wǎng)絡(luò)等課程。這些課程你必須好好學(xué)，基礎(chǔ)牢固了學(xué)其他東西問題都不是很大，而且好多大公司去面試都會問這些東西。要是你準(zhǔn)備著從事IT行業(yè)，這些東西對你會很有幫助。

至于學(xué)什么語言，我感覺對大數(shù)據(jù)行業(yè)來說，Java肯定比較多。有時間有興趣的話也可以學(xué)學(xué)scala，這個語言寫spark比較比較棒。

集群環(huán)境必須得搭站了起來。有條件的話是可以搭一個小的分布式集群，沒條件的可以在自己電腦上裝個虛擬機然后搭一個偽分布式的集群。一來能好處你充分認識Hadoop，而來這個可以在上面做點求實際的東西。你所有踩得坑都是你充裕的財富。

然后再就也可以試著寫一些數(shù)據(jù)計算中較常見的去重，排序，表關(guān)聯(lián)等你的操作。

對于我來說，面試應(yīng)屆生就問你的基礎(chǔ)，筆試大多是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法方面的，如果沒有你基礎(chǔ)還好但是有一定的大數(shù)據(jù)方面的經(jīng)驗，基本都都會過。

2、對有工作經(jīng)驗想轉(zhuǎn)行成功的

通常實際考察三個方面，一是基礎(chǔ)，二是學(xué)習(xí)能力，三是能解決問題的能力。

基礎(chǔ)挺好的考察，給幾道筆試題交了任務(wù)基本就明白什么水平了。

學(xué)習(xí)能力我還是非常重要的，要知道寫Javaweb和寫mapreduce肯定不一樣的。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)目前都是好多種，而且企業(yè)帶的時候也不單憑不使用一種，再一個行業(yè)發(fā)展比較好快，要最關(guān)鍵的時刻怎么學(xué)習(xí)新的東西鐵鉤到實踐中。

解決問題的能力在什么時候都也很最重要，數(shù)據(jù)開發(fā)中尤為重要，我們同常會遇見很多數(shù)據(jù)問題，諸如終極才能產(chǎn)生的報表數(shù)據(jù)對不上，一般來說一份終版的數(shù)據(jù)來講來源于很多原始數(shù)據(jù)，中間又經(jīng)由了n多全面處理。具體的要求你對數(shù)據(jù)很敏感，并能把握問題的本質(zhì)，溯本求源，在盡很可能短的時間里解決問題。

手中掌握計算機技術(shù)、hadoop、spark、storm開發(fā)、hive數(shù)據(jù)庫、Linux操作系統(tǒng)等知識，必須具備分布式存儲、分布式計算框架等技術(shù)，認識大數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，走向大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)與服務(wù)企業(yè)的技術(shù)人才。