加米谷大数据的个人资料

大数据开发是做什么的，主要的工作内容是什么？大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。

加米谷成都大数据开发培训10月，

Spark相关概念，成都大数据开发培训加米谷 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

hadoop、spark的区别/比较，成都大数据开发培训 Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘； Hadoop M/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。 Shark是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询），Spark工作于现有的数据全集（如Hadoop数据）已经被导入Spark集群，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O操作。

如何成为一个Spark高手？分享自网络，给学习spark的童鞋看看

成都大数据培训，大数据需要学习些什么？看图

成都大数据开发0基础学习：lambda表达式快速入门 JDK8.0是在14年发布的，发布之后推出了新的叫lambda表达式。现在已经几年过去了，很多小伙伴对lambda的使用还不是很熟悉，今天加米谷大数据带着大家快速入门一下lambda表达式。视频版： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fv.qq.com%2Fx%2Fpage%2Fk07176201l4.html&urlrefer=c006f1dd132b186309b0747b14496482

学习大数据中有什么疑问，都可以向我砸过来我们想更好的帮助大家解决在学习大数据过程中遇到的问题 so：学习大数据的各位童鞋可以把你们遇到的问题砸给我，私聊、跟楼都行，加米谷大数据会选取问得频次最高的几个问题出视频解答，有需要、有问题的童鞋们都可以提，目前加米谷已经出了两期的疑难点视频解答，想看的可以找我~

学习大数据中有什么疑问，都可以向我砸过来我们想更好的帮助大家解决在学习大数据过程中遇到的问题 so：学习大数据的各位童鞋可以把你们遇到的问题砸给我，加米谷大数据会选取问得频次最高的几个问题出视频解答，有需要、有问题的童鞋们都可以提，目前加米谷已经出了两期的疑难点视频解答，想看的可以找我~

加米谷大数据培训学习疑难点视频解答2：lambda表达式视频来自：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fv.youku.com%2Fv_show%2Fid_XMzgzNzE1MDUxNg%3D%3D.html%3Fspm%3Da2h3j.8428770.3416059.1&urlrefer=c4d2c1f7fd149b7579755b04b5d57377 加米谷大数据出品，针对学员学习大数据过程中遇到的频次最多的问题进行视频解答。

大数据开发学习：为什么大数据学习需要java基础？都说大数据的学习需要java基础，那么大数据和java有什么关系呢？大数据培训学习为什么要学习java呢？一、 Java和大数据有什么关系？大数据开发需要编程语言基础，Java是世界上应用最广泛的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征，同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。 Java具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言，当下Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，Java是大数据技术的主要支持言语，当下学大数据技术之前都会先学Java语言。二、为什么要学习Java大数据技术？学习Java的原因如下： 1、从各行业软件开发技术的生态圈来看： (1)Java已经形成一种文化，有企业成熟的解决方案 (2)开源社区发展的强大，而Java在开源社设区占重要地位 (3)主流大数据框架hadoop、spark、HBase等离不开Java平台 2、从Java本身特性来看 (1)面向对象、跨平台，可以运行在Linux、Windows、Unix等系统上 (2)Java虚拟机发展非常成熟，在内存回收、并发处理、作为大数据和云计算平台等应用上有着不可替代的作用 3、在企业级的开发环境里，安全、稳定是硬道理，这方面Java有着不可替代的作用;另外还有其它很多优秀特性如多线程、分布式、函数式编程等。学习大数据的原因： (1)国家将发展大数据放在了战略地位，大数据前景无限; (2)分布式存储和分布式计算框架hadoop、内存计算框架spark发展很成熟并在企业广泛部署; (3)面向对象设计思想已经发展很成熟，自底向上的设计思想函数式编程发展的也十分成熟，海量数据并发处理技术也发展很成熟，非结构化数据的处理发展也很成熟等等，并且在企业广泛部署的主流框架大数据hadoop、spark上得到体现; (4)海量数据的智能分析已被广泛应用，例如：推荐系统、金融风险预测、天气预报等等; (5)人工智能的核心学科—机器学习，其中的深度学习算法已经具备处理“海量数据训练集”的条件、硬件的海量图形处理或者海量图片处理已经具备处理条件，如GPU、TPU，甚至现在已经研发出专门的AI芯片。根据行业预测，2018年大数据工作岗位需求将激增，学完大数据岗位薪资一般在8K左右，随着经验的积累，薪资会更高。学习大数据，前途跟钱途兼具。加米谷大数据提供零基础大数据课程培训，不管有没有java基础都能找到适合自己的课程！

仲量联行数据分析与挖掘建模企业内训圆满结束 9月14日，仲量联行数据分析与挖掘建模企业内训完成，此次内训得到客户的高度认可。内训为期两天，目标是让企业相关人员掌握数据分析的方法论；掌握数据分析的工具；掌握数据分析的实际案例。实训课程主要包含：建模分析挖掘概述数据预处理、聚类分析建模与算法原理与实践、分类分析建模与算法原理与实践、预测、推荐分析建模与算法原理与实践、推荐算法原理与实践、回归算法与实践以及数据建模分析挖掘案例（地产营销数据分析与挖掘实例与家庭电视大数据分析与挖掘实例）等。是加米谷大数据根据企业需求，量身打造的内训课程。本次内训的授课老师何老师，是资深数据分析专家，有着8年互联网IT技术经验，5年数据分析项目实战经验，是原京东人工智能高级研究员，原BBD高级数据分析师，高级数据架构师，3年人工智能开发经验，精通Python编程、 Al人工智能等技术。两天的讲解受到了内训员工的认可和尊重，认为何老师的讲解非常到位，两天的内训获益匪浅。仲量联行作为世界知名的五大房地产咨询机构，选择加米谷大数据进行企业内训，也是看重加米谷技术实力强大，是对技术和服务的肯定。加米谷大数据作为一家专注于大数据人才架构的企业，不光为企业输送优秀大数据人才，也对企业内训高度重视，雄厚的师资力量，完善的课程体系，高质量的培训课程，互动式的培训模式，真实的项目实战，完善的后期服务受到学员的高度赞扬和一致好评，加米谷将不断优化自身课程体系，致力于为个人及企业提供最专业的大数据培训。

加米谷大数据曾老师告诉大家怎么理解：MapReduce 学习大数据的同学都知道Hadoop，它包含了三大组件，分别是：HDFS、MapReduce以及Yarn。其中MapReduce是一个分布式计算模型，由Map和Reduce组成，是不是觉得很抽象？它到底是一个什么样的模型？或者说它到底有什么用呢？我们来看这幅图：大家可以看到，最左边有很多的图形，三角形、正方形以及六边形，每一个图形都有相应的颜色，我们现在的需求是：计算颜色和形状都相同的每种图案的个数？我们如何用MapReduce来计算呢？通过这个图可以看到，MapReduce分为两个阶段：Map阶段，Reduce阶段，其中Map阶段为映射，Reduce阶段是规约。是不是觉得太专业了？没关系我换一种说法。我们把Map看作一个人，这个人只做一件事，就是数数，一个一个的去数图形的个数，比如说：蓝色三角形一个，黄色正方形一个... 那Reduce干什么呢？就是汇总相同颜色和形状的每种图案的个数。经过Reduce汇总后，就能得到我们想要的答案。我在举个例子：现在我有一大包的糖果，里面有大白兔奶糖、阿尔卑斯糖等很多种糖果，我如何得到每种糖果的个数？是不是需要人去数？按照刚才的思维，就是一个人数，另一个人汇总，但是一个人数很慢，可以两个人来数、三个人来数、四个人来数，来加快我数数的速度，那么假设现在两个人来数，那怎么数呢？我把这些糖果分为两份，每一份由一个人去数，每个人数完后再由汇总的人把两份结果汇总起来，就能得到我想要的结果。同理，如果觉得汇总速度慢，是不是也可以多个人汇总？比如说，有一百个人数完后，再由10个汇总的人来汇总他们数的结果，是不是就加快了我的汇总的速度？那么在这个业务场景里，数数的人就是Map，汇总的人就是Reduce，我们利用MapReduce计算出了每种糖果的个数，而我增加Map，或者Reduce的个数，其实就是加快我计算出每种糖果个数的速度。这也是我今天想告诉大家的，这就是MapReduce中分布式/并行计算的思维。

大数据开发学习需要了解的一些知识，学习中的朋友多看看接上次内容，学习大数据开发的朋友们，认真看看这些知识，多学习总是对自己非常有好处的。 DAG模型现在假设我们的目标更进一步，希望知道销售得最好的前10种商品。我们可以分两个环节来计算：统计各种商品的销售额。通过MapReduce实现，这在前面已经讨论过。对商品种类按销售额排名。可以通过一个排序过程完成。假定商品种类非常多，需要通过多台计算机来加快计算速度的话，我们可以用另一个MapReduce过程来实现，其基本思路是把map和reduce分别当作小组赛和决赛，先计算各分片的前10名，汇总后再计算总排行榜的前10名。从上面的例子可以看出，通过多个MapReduce的组合，可以表达复杂的计算问题。不过，组合过程需要人工设计，比较麻烦。另外，每个阶段都需要所有的计算机同步，影响了执行效率。为克服上述问题，业界提出了DAG（有向无环图）计算模型，其核心思想是把任务在内部分解为若干存在先后顺序的子任务，由此可更灵活地表达各种复杂的依赖关系。Microsoft Dryad、Google FlumeJava、Apache Tez是最早出现的DAG模型。Dryad定义了串接、全连接、融合等若干简单的DAG模型，通过组合这些简单结构来描述复杂的任务，FlumeJava、Tez则通过组合若干MapReduce形成DAG任务。MapReduce（左）与Tez（右）执行复杂任务时对比 MapReduce的另一个不足之处是使用磁盘存储中间结果，严重影响了系统的性能，这在机器学习等需要迭代计算的场合更为明显。加州大学伯克利分校AMP实验室开发的Spark克服了上述问题。Spark对早期的DAG模型作了改进，提出了基于内存的分布式存储抽象模型RDD（Resilient Distributed Datasets，可恢复分布式数据集），把中间数据有选择地加载并驻留到内存中，减少磁盘IO开销。与Hadoop相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于磁盘的运算也要快10倍以上。MapReduce与Spark中间结果保存方式对比 Spark为RDD提供了丰富的操作方法，其中map、 filter、 flatMap、 sample、groupByKey、 reduceByKey、union、join、cogroup、mapValues、sort、partionBy用于执行数据转换，生成新的RDD，而count、collect、 reduce、lookup、save用于收集或输出计算结果。如前面统计商品销售额的例子，在Spark中只需要调用map和reduceByKey两个转换操作就可以实现，整个程序包括加载销售记录和保存统计结果在内也只需要寥寥几行代码，并且支持Java、Scala、Python、R等多种开发语言，比MapReduce编程要方便得多。 RDD由于把数据存放在内存中而不是磁盘上，因此需要比Hadoop更多地考虑容错问题。分布式数据集的容错有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。处理海量数据时，数据检查点操作成本很高，因此Spark默认选择记录更新的方式。不过如果更新粒度太细太多，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建RDD的一系列变换序列记录下来，类似于数据库中的日志。当RDD的部分分区数据丢失时，Spark根据之前记录的演变过程重新运算，恢复丢失的数据分区。Spark生态圈的另一项目Alluxio（原名Tachyon）也采用类似的思路，使数据写入速度比HDFS有数量级的提升。下面总结Spark对MapReduce的改进： MapReduce抽象层次低，需要手工编写代码完成；Spark基于RDD抽象，使数据处理逻辑的代码非常简短。 MapReduce只提供了map和reduce两个操作，表达力欠缺；Spark提供了很多转换和动作，很多关系数据库中常见的操作如JOIN、GROUP BY已经在RDD中实现。 MapReduce中，只有map和reduce两个阶段，复杂的计算需要大量的组合，并且由开发者自己定义组合方式；Spark中，RDD可以连续执行多个转换操作，如果这些操作对应的RDD分区不变的话，还可以放在同一个任务中执行。 MapReduce处理逻辑隐藏在代码中，不直观；Spark代码不包含操作细节，逻辑更清晰。 MapReduce中间结果放在HDFS中；Spark中间结果放在内存中，内存放不下时才写入本地磁盘而不是HDFS，这显著提高了性能，特别是在迭代式数据处理的场合。 MapReduce中，reduce任务需要等待所有map任务完成后才可以开始；在Spark中，分区相同的转换构成流水线放到同一个任务中运行。流计算框架流计算概述在大数据时代，数据通常都是持续不断动态产生的。在很多场合，数据需要在非常短的时间内得到处理，并且还要考虑容错、拥塞控制等问题，避免数据遗漏或重复计算。流计算框架则是针对这一类问题的解决方案。流计算框架一般采用DAG（有向无环图）模型。图中的节点分为两类：一类是数据的输入节点，负责与外界交互而向系统提供数据；另一类是数据的计算节点，负责完成某种处理功能如过滤、累加、合并等。从外部系统不断传入的实时数据则流经这些节点，把它们串接起来。如果把数据流比作水的话，输入节点好比是喷头，源源不断地出水，计算节点则相当于水管的转接口。如下图所示。为提高并发性，每一个计算节点对应的数据处理功能被分配到多个任务（相同或不同计算机上的线程）。在设计DAG时，需要考虑如何把待处理的数据分发到下游计算节点对应的各个任务，这在实时计算中称为分组（Grouping）。最简单的方案是为每个任务复制一份，不过这样效率很低，更好的方式是每个任务处理数据的不同部分。随机分组能达到负载均衡的效果，应优先考虑。不过在执行累加、数据关联等操作时，需要保证同一属性的数据被固定分发到对应的任务，这时应采用定向分组。在某些情况下，还需要自定义分组方案。由于应用场合的广泛性，目前市面上已经有不少流计算平台，包括Google MillWheel、Twitter Heron和Apache项目Storm、Samza、S4、Flink、Apex、Gearpump。 Storm及Trident 在流计算框架中，目前人气最高，应用最广泛的要数Storm。这是由于Storm具有简单的编程模型，且支持Java、Ruby、Python等多种开发语言。Storm也具有良好的性能，在多节点集群上每秒可以处理上百万条消息。Storm在容错方面也设计得很优雅。下面介绍Storm确保消息可靠性的思路。在DAG模型中，确保消息可靠的难点在于，原始数据被当前的计算节点成功处理后，还不能被丢弃，因为它生成的数据仍然可能在后续的计算节点上处理失败，需要由该消息重新生成。而如果要对消息在各个计算节点的处理情况都作跟踪记录的话，则会消耗大量资源。 Storm的解决思路，是为每条消息分派一个ID作为唯一性标识，并在消息中包含原始输入消息的ID。同时用一个响应中心（Acker）维护每条原始输入消息的状态，状态的初值为该原始输入消息的ID。每个计算节点成功执行后，则把输入和输出消息的ID进行异或，再异或对应的原始输入消息的状态。由于每条消息在生成和处理时分别被异或一次，则成功执行后所有消息均被异或两次，对应的原始输入消息的状态为0。因此当状态为0后可安全清除原始输入消息的内容，而如果超过指定时间间隔后状态仍不为0，则认为处理该消息的某个环节出了问题，需要重新执行。 Storm还实现了更高层次的抽象框架Trident。Trident以微批处理的方式处理数据流，比如每次处理100条记录。Trident提供了过滤、分组、连接、窗口操作、聚合、状态管理等操作，支持跨批次进行聚合处理，并对执行过程进行优化，包括多个操作的合并、数据传输前的本地聚合等。以微批处理方式处理数据流的框架还有Spark Streaming。 (1) 实时流处理(2) 微批处理实时流处理与微批处理比较下面是Storm、Trident与另外几种流计算框架的对比：交互式分析框架概述在解决了大数据的可靠存储和高效计算后，如何为数据分析人员提供便利日益受到关注，而最便利的分析方式莫过于交互式查询。这几年交互式分析技术发展迅速，目前这一领域知名的平台有十余个，包括Google开发的Dremel和PowerDrill，Facebook开发的Presto， Hadoop服务商Cloudera和HortonWorks分别开发的Impala和Stinger，以及Apache项目Hive、Drill、Tajo、Kylin、MRQL等。一些批处理和流计算平台如Spark和Flink也分别内置了交互式分析框架。由于SQL已被业界广泛接受，目前的交互式分析框架都支持用类似SQL的语言进行查询。早期的交互式分析平台建立在Hadoop的基础上，被称作SQL-on-Hadoop。后来的分析平台改用Spark、Storm等引擎，不过SQL-on-Hadoop的称呼还是沿用了下来。SQL-on-Hadoop也指为分布式数据存储提供SQL查询功能。加入大数据行业交流群，每天干货分享：8 050 17805 或者Q 32264 00016

女生适合学习数据分析课程吗？学习数据分析的经验之谈我是大学刚刚毕业的学生，在学校吧，就觉得自己的水平不高，可能不太好找工作。果不其然，毕业后去了一家公司做新媒体，说好听的叫新媒体，其实就是个微信编辑人员。因为公司只是觉得要有微博微信，根本不花心思在上面，我提出很多东西都没人支持去做。辞职找工作，面试了几家，感觉都不太好。这样下去太耽搁时间，这期间在做IT的姐姐那里了解到了数据分析师这个职业，很感兴趣，觉得很高级，所以就准备辞职去学习。自己什么都不太会，经过冷静的分析以后，还是觉得先去培训下比较好。本来想去北京学习的，仔细想想还是留在成都比较好，还是想在本地学习吧。最终选择了加米谷大数据。老师人不错，给我讲了好久，我问题很多，回答的很耐心，就像在学校一样，毕竟毕业了有一段时间了，还是很怀念学校的哈。刚开始学习很简单，然后又很难，心里很着急，好多上课的知识无法在短时间内消化，因为自己的逻辑思维什么的不太好，很多东西转不过弯来，老师讲的时候明明听懂了，但是自己操作却不知道怎么下手去写，盯着电脑发呆。还好李老师及时找我谈话，然后根据我的情况让我多去练习，每次下课后，还会给我补下课，虽然我反应吸收慢了点吧，还好知道笨鸟先飞，所以后面学习好了很多，信心也提高了不少。我有好多朋友知道我在学习了之后，都在问我难不难，女生学习这个合适不？我就是女生啊！学习起来可能会有困难，但是完全可以通过努力克服不是吗？想要有收获，肯定不是一帆风顺的嘛，只要用心去学，还是不难的！来自数据分析6月班学员反馈

加米谷大数据9月25日数据分析班要开课了，超值大礼包想学的来领

大数据培训完后好不好找工作呢？成都地区大数据工程师薪资高吗？今日温度开始慢慢下降，提醒我们2018已经过去了大半，秋季已经来临。一直听说大数据行业的薪资高，现在也是一样吗？当然，由于大数据开发人才的稀缺，薪资水平一直居高不下。数据驱动一切，21世纪是大数据的时代，能进行大数据布局的都不是一般的公司，都是极具有发展潜力的、具有发展前景的公司。像已成功的大企业：百度、阿里巴巴、京东、美团等等。如今对接市场需求和社会发展趋势，越来越多的消费者开始进入大数据开发领域，进行大数据布局的公司越来越多。那么这个行业的薪资水平究竟有多高呢？通过对各大招聘网站的信息分析来看，目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在10k左右，同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才，同时招聘的门槛比较低。而且，像京东、美团、苏宁等大型互联网企业，都在高薪聘请大数据开发人才，3-5你那经验的从业者甚至给出了60万的年薪。所以也有人说，学会大数据开发技术或者是通往大企业的一条捷径。大数据领域内不同岗位之间的薪资虽然有些许的差别，但是也能够反映出大数据领域的高薪资现状。目前，大数据开发工程师就业薪资在3万左右，当然这个薪资一般是需要有过开发经验的或者是有一定工作年限的人员可以达到，刚毕业的学员只有极少部分可以拿到接近的薪资；hadoop工程师，平均薪资在2万左右，相较于大数据开发，单存的hadoop工程师因为掌握的技术单一，所以薪资待遇会略低点，不过可以通过学习，扩充自己的技能，薪资也会增长较快；数据挖掘工程师平均薪资在18k左右，作为大数据的核心环节，同样因为在互联网场景中，深挖出有价值的数据，才能够为企业提供有价值的参考。有经验当然薪资更高，若没有经验，完全通过大数据培训也可以就业，薪资在9K左右，只要技术过关，企业完全不排斥大数据培训机构的学员。互联网的快速发展，使得IT行业的发展一直都出处于上升期，随着IT迅速发展，我们的时代，正从一个以计算为主的时代进入到以数据分析为主的时代，数据驱动一切的时代可以说已经来临，很多的企业已经开始依靠大数据来完成自己的商业计划。大数据是继物联网、云计算、互联网、移动互联网之后的又一个热点，凭借相关人才稀缺的特点薪资水平一路走高，而且，根据大数据的发展前景来看，未来3-5年内，大数据行业的相关人才缺口将达到300万，面对如此大的人才缺口，人才供应必然不会很充分，所以，大数据领域内的薪资，在近几年内一定会得到更更为显著的提升。四川作为紧跟北上广地区的大数据发展前列城市，未来对大数据的发展会更加重视，大数据行业前景非常好，想要学习大数据开发就要抓住机会趁早学习，这样积累更多经验，你的薪资便会水涨船高了。学习大数据，可以上加米谷大数据了解详情

大数据培训完成都好找工作吗？我们一起来了解下真实情况中国大数据发展哪些地区比较好？一张图告诉你，其实西部地区大数据发展紧跟北上广，发展迅猛，你还觉得大数据开发培训成都学完后不好找工作吗？还觉得西部地区大数据发展落后吗？我们先来看张图：8月24日，2018中国国际智能产业博览会在重庆召开。在工信部指导下，中国电子信息产业发展研究院发布了《中国大数据发展指数报告（2018年）》（以下简称《报告》）。《报告》显示，全国大数据发展逐步形成了以8个国家大数据综合试验区为引领，京津冀区域、长三角地区、珠三角地区、中西部地区四个集聚区域发展的格局。其中，国家大数据综合试验区所在区域的大数据发展总指数在全国大数据发展总指数的占比高达42%。中国电子信息产业发展研究院院长卢山认为，各地区发展基础和起步时间不同，全国各省市大数据发展水平存在明显的差异性。广东排第一，大数据发展指数为74.51；北京紧随其后，指数为73.75；上海第三，指数为61.03。“排在后面的可能仅仅不到20，应该讲大数据产业的发展差距非常明显。”卢山表示。分区域看，东部地区大数据发展水平最高，是大数据发展的前沿地带，占全国大数据发展指数前10名中的6个席位；西部地区紧随其后，贵州省、四川省、重庆市发展势头迅猛，跻身全国排名前10；中部地区和东北地区大数据发展相对滞后，在全国大数据产业发展总指数中的占比分别为18%和7%。 “看完这些，大家一定会有一个困惑。”卢山提出，是不是一定是发展了经济，再来发展大数据、人工智能？又或者，西部地区有没有可能着力优先发展大数据、人工智能这些产业？” 在卢山看来，这些城市的产业机会在于应用环节，从应用的角度找到产业落地、验证的机会。分析大数据应用发展态势发现，排名前十的省市的大数据应用总指数达162.48，占全国的比重超过45.5%，体现出较强的领先优势。但这并不影响其他省市推动大数据发展的热情。卢山提到，在组织建设与政策保障方面，中西部地区对这方面的重视尤为明显，贵州、山西、重庆跻身全国前5；资金投入方面，贵州、广东、上海、天津等11省市自治区在全国领先一步；信息化发展方面，北京、广东、江苏、浙江、上海、福建、天津、重庆、四川、湖北等10个省市优势明显。《报告》显示，不同梯队省市大数据在应用上各有侧重，第一梯队的省市的工业、政务、民生、重点行业大数据应用指数占比分别为22%、38%、23%和17%，其中政务应用成为发展重点；第二梯队的工业、政务、民生、重点行业大数据应用指数占比分别为28%、32%、21%和19%，其中工业应用较第一梯队比重有所增加，政务应用比重有所减少；第三梯队工业、政务、民生、重点行业大数据应用指数占比分别为40%、19%、19%和22%，其中工业应用成为发展重点，较第一二梯队都有所增加。与此同时，各省市对技术研发创新的重视程度也在不断提升，其中广东、江苏、北京、山东、上海、浙江、四川、辽宁、湖北、陕西、天津、福建、湖南、安微共14个省市指数达到平均值以上，占比达45.16%。也可以看到，研发实力排名靠前的省份大多来自传统ICT产业发达的东部地区，中西部地区实力整体较为平均，但明显落后于东部地区。此外，全国数据资源开放共享指数省市间差异较大，体现出明显的省域发展水平的不均衡。数据资源开放共享指数得分最高的为山东省，达98.3分，贵州、广东和北京在数据资源开放共享方面也处于全国领先地位。不过，卢山指出，全国数据资源开放共享尚未形成区域型联动发展态势，区域化发展格局尚未形成，各省市间没有明显的关联性。数据资源的开放共享与地区产业基础关联性不高，而与区域大数据发展政策、数据开放政策及相关政策落实情况密切相关。由此可见，除了北上广地区以外，西部地区也非常重视大数据的相关发展，特别是四川、贵州等地，发展需要人才，未来大数据工程师都是大有可为。想要学习大数据开发的朋友可以抓紧时间来加米谷大数据学习啦！

大数据培训中大数据项目实训有多重要呢？现在是大数据快速发展的时期，不少对大数据感兴趣的朋友都想到培训机构去学习大数据开发。那么大数据培训中需要重视哪些环节呢？大数据项目实训到底有多重要？在说大数据实训的重要性之前，我想有个问题要先解决，相信很多人一听到培训机构就会觉得不靠谱，全靠包装，其实，培训机构并不是大家想象的那样。好的培训机构本质仍然是教学，是通过学习环境、学习资源、学习活动、学习过程管理等与求学者自身的心态、受教育程度、学习目标等相结合，从而更加快速的促进求学者提高学习效率、提高自身的素质，所以，想要快速的提升自己的能力，参见培训机构性价比很高。甚至对于一些朋友来说，只能选择大数据培训，才能快速进入大数据行业。下面我们不妨再详细的分析一下实训项目的意义。首先：求职角度、企业招聘要求企业的最终目的都是盈利，所以都会选择价值最高的员工。通过网上的招聘信息我们也不难发现，工作经验是企业招聘的一个重要考核标准。因此，很多刚刚毕业的学生就因为没有工作经验而被压低工资，但是培训机构与传统学校不一样，他们更加注重实训的重要性，让学生真正的具备实操能力，让学生在学习结束后，就已经具备了相当高的实操能力，而这就相当于工作经验，也就成为了求职的关键。加米谷大数据有丰富的大数据项目，培训者可以接触到企业真实项目，且自身还有大数据集成平台。其次：个人发展需求、快速实现成长光说不练永远是假把式，IT技术与其他领域的学习并不相同，求学者最需要的就是实操，在实际操作中掌握所学知识点。大数据培训机构提供的边学边做的教学形式。通过教师现场示范，学生现场操练，达到熟练掌握教学内容的目的，不仅能够提高学习效率，有能够促进学生的快速成长。实际项目中的经验积累是学习IT开发的一个极其重要的过程，通过对一个项目的整体、细节的理解与实现将能够对所学真正的融会贯通。实训不仅仅让求学者在实践中有了实质般的提升，还能够凭借这些积累的工作经验找到一份理想的高薪工作。所以说，真实的实训项目对于学习大数据而言是重中之重。加米谷大数据授课老师都是拥有丰富项目经验的大数据架构师，且因为本身也做企业内训，对企业的要求非常了解，学员能接触到企业真实项目，创始人是国家大数据标准组成员，也是企业大数据总架构师，课程非常贴合企业用人需求！

大数据培训中为什么大数据项目实训那么重要呢？现在是大数据快速发展的时期，不少对大数据感兴趣的朋友都想到培训机构去学习大数据开发。那么大数据培训中需要重视哪些环节呢？大数据项目实训到底有多重要？在说大数据实训的重要性之前，我想有个问题要先解决，相信很多人一听到培训机构就会觉得不靠谱，全靠包装，其实，培训机构并不是大家想象的那样。好的培训机构本质仍然是教学，是通过学习环境、学习资源、学习活动、学习过程管理等与求学者自身的心态、受教育程度、学习目标等相结合，从而更加快速的促进求学者提高学习效率、提高自身的素质，所以，想要快速的提升自己的能力，参见培训机构性价比很高。甚至对于一些朋友来说，只能选择大数据培训，才能快速进入大数据行业。下面我们不妨再详细的分析一下实训项目的意义。首先：求职角度、企业招聘要求企业的最终目的都是盈利，所以都会选择价值最高的员工。通过网上的招聘信息我们也不难发现，工作经验是企业招聘的一个重要考核标准。因此，很多刚刚毕业的学生就因为没有工作经验而被压低工资，但是培训机构与传统学校不一样，他们更加注重实训的重要性，让学生真正的具备实操能力，让学生在学习结束后，就已经具备了相当高的实操能力，而这就相当于工作经验，也就成为了求职的关键。加米谷大数据有丰富的大数据项目，培训者可以接触到企业真实项目，且自身还有大数据集成平台。其次：个人发展需求、快速实现成长光说不练永远是假把式，IT技术与其他领域的学习并不相同，求学者最需要的就是实操，在实际操作中掌握所学知识点。大数据培训机构提供的边学边做的教学形式。通过教师现场示范，学生现场操练，达到熟练掌握教学内容的目的，不仅能够提高学习效率，有能够促进学生的快速成长。实际项目中的经验积累是学习IT开发的一个极其重要的过程，通过对一个项目的整体、细节的理解与实现将能够对所学真正的融会贯通。实训不仅仅让求学者在实践中有了实质般的提升，还能够凭借这些积累的工作经验找到一份理想的高薪工作。所以说，真实的实训项目对于学习大数据而言是重中之重。加米谷大数据授课老师都是拥有丰富项目经验的大数据架构师，且因为本身也做企业内训，对企业的要求非常了解，学员能接触到企业真实项目，创始人是国家大数据标准组成员，也是企业大数据总架构师，课程非常贴合企业用人需求！

数据分析与挖掘有没有周末班？加米谷大数据开班了加米谷大数据8月数据分析与挖掘周末班于上周末正式开班，数据分析作为最被看好的职业之一，非常适合在职提升和转行学习，不少在职人员都想利用休息时间进行技能提升，针对这一现象，加米谷开设了夜间和周末班！当然对于零基础想要脱产学习的朋友也可以选择加米谷脱产班白班，针对不同的情况，选择适合自己的课程。加米谷大数据坚持打造实用课程，对老师和课程的选择非常严格，力争最行业最专业最负责任的大数据培训。加米谷开设了大数据开发、数据分析挖掘、人工智能等课程，创始人做为一名大数据工程师，非常看好大数据行业，为解决大数据行业用人匮乏，开始了企业内训和个人培训业务，对于课程要求一定贴合企业用人需求，让学员学有所用。做大数据培训以来，企业和学员满意度颇高，毕业学员薪资在9K以上，在读学员越学越有信心，对老师授课方式以及课程都是非常认可，加米谷不断丰富合作企业，学员在读期间亦可以受到企业的邀约，毕业之后除了就业指导，加米谷推荐就业，让每一个学员都能选择适合自己的企业！未来，加米谷会不断完善课程体系，针对学员不同的需求制定适合的课程，这段时间，针对一些时间不方便的同学，加米谷新推出远程教学模式，视频学不会，坚持不了，试试远程教学！选择加米谷，一家技术型大数据培训，学习其实很简单！

加米谷数据分析与挖掘8月班正式开班，支持远程学习！加米谷大数据8月数据分析与挖掘周末班于上周末正式开班，数据分析作为最被看好的职业之一，非常适合在职提升和转行学习，不少在职人员都想利用休息时间进行技能提升，针对这一现象，加米谷开设了夜间和周末班！当然对于零基础想要脱产学习的朋友也可以选择加米谷脱产班白班，针对不同的情况，选择适合自己的课程。加米谷大数据坚持打造实用课程，对老师和课程的选择非常严格，力争最行业最专业最负责任的大数据培训。加米谷开设了大数据开发、数据分析挖掘、人工智能等课程，创始人做为一名大数据工程师，非常看好大数据行业，为解决大数据行业用人匮乏，开始了企业内训和个人培训业务，对于课程要求一定贴合企业用人需求，让学员学有所用。做大数据培训以来，企业和学员满意度颇高，毕业学员薪资在9K以上，在读学员越学越有信心，对老师授课方式以及课程都是非常认可，加米谷不断丰富合作企业，学员在读期间亦可以受到企业的邀约，毕业之后除了就业指导，加米谷推荐就业，让每一个学员都能选择适合自己的企业！未来，加米谷会不断完善课程体系，针对学员不同的需求制定适合的课程，这段时间，针对一些时间不方便的同学，加米谷新推出远程教学模式，想要远程的朋友，可以去了解下！选择加米谷，一家技术型大数据培训，学习其实很简单！

加米谷数据分析与挖掘8月班正式开班！支持远程教学加米谷大数据8月数据分析与挖掘周末班于上周末正式开班，数据分析作为最被看好的职业之一，非常适合在职提升和转行学习，不少在职人员都想利用休息时间进行技能提升，针对这一现象，加米谷开设了夜间和周末班！当然对于零基础想要脱产学习的朋友也可以选择加米谷脱产班白班，针对不同的情况，选择适合自己的课程。加米谷大数据坚持打造实用课程，对老师和课程的选择非常严格，力争最行业最专业最负责任的大数据培训。加米谷开设了大数据开发、数据分析挖掘、人工智能等课程，创始人做为一名大数据工程师，非常看好大数据行业，为解决大数据行业用人匮乏，开始了企业内训和个人培训业务，对于课程要求一定贴合企业用人需求，让学员学有所用。做大数据培训以来，企业和学员满意度颇高，毕业学员薪资在9K以上，在读学员越学越有信心，对老师授课方式以及课程都是非常认可，加米谷不断丰富合作企业，学员在读期间亦可以受到企业的邀约，毕业之后除了就业指导，加米谷推荐就业，让每一个学员都能选择适合自己的企业！未来，加米谷会不断完善课程体系，针对学员不同的需求制定适合的课程，这段时间，针对一些时间不方便的同学，加米谷新推出远程教学模式，想要远程的朋友，可以了解下！选择加米谷，一家技术型大数据培训，学习其实很简单！

数据挖掘与分析成都即将开班，想学习的朋友注意了加米谷大数据分析与挖掘周末班，8月中旬，马上开始了，仅剩少量位置，还没有报名的抓紧了，实战多年具有丰富经验的老师带你快速开启数据分析之旅，课程包含Excel高级可视化分析、Mysql数据库，mongodb数据库、Python初级编程，Python高级编程，可视化编程、数据挖掘算法，机器学习算法，算法应用场景，算法实战演练，主流数据分析工具SPSS，就业指导，年底毕业IT挑选工作的好机会加油……

数据分析与挖掘成都地区哪里有班？加米谷大数据分析与挖掘周末班，8月马上开班，仅剩少量位置，还没有报名的抓紧了，实战多年具有丰富经验的老师带你快速开启数据分析之旅，课程包含Excel高级可视化分析、Mysql数据库，mongodb数据库、Python初级编程，Python高级编程，可视化编程、数据挖掘算法，机器学习算法，算法应用场景，算法实战演练，主流数据分析工具SPSS，就业指导，年底毕业IT挑选工作的好机会加油……

加米谷大数据学员作品大家看看

零基础学习大数据效果怎么样？看看零基础学员敲的代码

加米谷大数据学员作品，6666

了解下零基础学习大数据课程的相关问题吧！现在想学习大数据开发课程的朋友越来越多，当然其中有很多都是零基础，对编程语言也不是很了解。那么零基础能不能学习大数据开发呢？答案是肯定的。当然想要通过自学基本上是不可能的，不过可以通过大数据培训机构学习。大数据的零基础学习有以下步骤： 1。理解大数据理论 2。计算机程序设计语言学习 3.主要数据相关课程 4。实战项目 1。理解大数据理论要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。如果你对大数据一无所知，你可以学会学习。学着你不喜欢它是可能的。这是浪费时间和精力，这可能是浪费金钱。所以，如果你想学习大数据，你需要对大数据有一个全面的了解。对于一个零基的朋友来说，一开始就不太容易开始。因为我们需要掌握计算机编程语言，我们都知道，有很多的计算机编程语言，如R，C++，java等。目前，大多数学校教java，我们都知道，java是目前最广泛使用的网络编程语言之一。他是容易学的很好，如果你学过C++语言，你会觉得C++和java非常相似，因为许多java基本语句的语法和C++一样，像常见的循环语句，控制语句和C++几乎是相同的。事实上，java和C++是完全不同的两种语言，java只需要了解一些基本的概念，你可以用它来写，在各种情况下都适用。java跳过运算符重载、多重继承的概念模糊，和C++中的许多混乱的概念被java或更清晰和更容易理解的方式实现，所以java语言比较简单。在学习java，我们一般需要学习这些课程：基础的HTML和CSS和JS，java和JSP，JDBC数据库，java web技术、jQuery和Ajax技术、Spring、MyBatis、Hibernate等。这些课程可以帮助我们更好地理解和学会使用java java。三。大数据相关课程的研究在学习了编程语言之后，你通常可以学习大数据的课程。大数据课程，包括引进大数据技术、海量数据高级分析语言、海量数据存储分布式存储、海量数据分析和分布式计算、Linux、Hadoop、HBase、spark等专业课程。这些课程都是大数据需要学习的技术。四。实战项目不必说，学习任何技术，最后的实训是最重要的，操作一些实际的项目有助于我们更好地了解学习的内容，而相关知识也可以强化记忆，在以后的使用中，也可以更快。大数据中有大量的大数据项目，在大数据课程的过程中，教师会进行项目实训，学生也可以学到一些教师的经验和技能。加米谷大数据有企业真实项目实训，学员能够拥有更多的项目经验。一般来说，零基学习大数据可能分为这四个阶段，学习大数据并不容易，但只要你能努力工作，积极解决你的疑虑，多练习，相信你能掌握这项技术。大数据行业人口缺口很大，希望大家通过自己努力获得高薪！

零基础学习大数据课程怎么样，和加米谷大数据一起了解现在想学习大数据开发课程的朋友越来越多，当然其中有很多都是零基础，对编程语言也不是很了解。那么零基础能不能学习大数据开发呢？答案是肯定的。当然想要通过自学基本上是不可能的，不过可以通过大数据培训机构学习。大数据的零基础学习有以下步骤： 1。理解大数据理论 2。计算机程序设计语言学习 3.主要数据相关课程 4。实战项目 1。理解大数据理论要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。如果你对大数据一无所知，你可以学会学习。学着你不喜欢它是可能的。这是浪费时间和精力，这可能是浪费金钱。所以，如果你想学习大数据，你需要对大数据有一个全面的了解。对于一个零基的朋友来说，一开始就不太容易开始。因为我们需要掌握计算机编程语言，我们都知道，有很多的计算机编程语言，如R，C++，java等。目前，大多数学校教java，我们都知道，java是目前最广泛使用的网络编程语言之一。他是容易学的很好，如果你学过C++语言，你会觉得C++和java非常相似，因为许多java基本语句的语法和C++一样，像常见的循环语句，控制语句和C++几乎是相同的。事实上，java和C++是完全不同的两种语言，java只需要了解一些基本的概念，你可以用它来写，在各种情况下都适用。java跳过运算符重载、多重继承的概念模糊，和C++中的许多混乱的概念被java或更清晰和更容易理解的方式实现，所以java语言比较简单。在学习java，我们一般需要学习这些课程：基础的HTML和CSS和JS，java和JSP，JDBC数据库，java web技术、jQuery和Ajax技术、Spring、MyBatis、Hibernate等。这些课程可以帮助我们更好地理解和学会使用java java。三。大数据相关课程的研究在学习了编程语言之后，你通常可以学习大数据的课程。大数据课程，包括引进大数据技术、海量数据高级分析语言、海量数据存储分布式存储、海量数据分析和分布式计算、Linux、Hadoop、HBase、spark等专业课程。这些课程都是大数据需要学习的技术。四。实战项目不必说，学习任何技术，最后的实训是最重要的，操作一些实际的项目有助于我们更好地了解学习的内容，而相关知识也可以强化记忆，在以后的使用中，也可以更快。大数据中有大量的大数据项目，在大数据课程的过程中，教师会进行项目实训，学生也可以学到一些教师的经验和技能。加米谷大数据有企业真实项目实训，学员能够拥有更多的项目经验。一般来说，零基学习大数据可能分为这四个阶段，学习大数据并不容易，但只要你能努力工作，积极解决你的疑虑，多练习，相信你能掌握这项技术。大数据行业人口缺口很大，希望大家通过自己努力获得高薪！

成都大数据人才真的缺乏吗？大数据要学习哪些技术？大数据的前景好，现在是大数据时代，不少朋友都意识到了大数据的重要性，想要进行大数据培训学习。为什么说大数据前景好？作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据已经迅速成为行业和市场的热点。专注与亚太及中国市场的市场调查机构泛亚咨询发布的调研数据显示，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%;大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。大数据浪潮正在深刻改变着各行各业，而各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求也变得越来越强烈。简单技术梳理

大数据开发学习课程怎么样？技术框架是什么？大数据的前景好，现在是大数据时代，不少朋友都意识到了大数据的重要性，想要进行大数据培训学习。为什么说大数据前景好？作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据已经迅速成为行业和市场的热点。专注与亚太及中国市场的市场调查机构泛亚咨询发布的调研数据显示，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%;大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。大数据浪潮正在深刻改变着各行各业，而各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求也变得越来越强烈。那么大数据开发都要学习哪些技术呢？加米谷大数据进行了简单的技术梳理：对于零基础学习的同学来说，上面的图片你可能会觉得非常的陌生，看起来也很懵，没关系，想要学会大数据开发，可以上加米谷了解加入大数据行业交流群：805 01780 5 每天干货分享！

成都零基础学习大数据开发去哪里？难度如何？现在想学习大数据开发课程的朋友越来越多，当然其中有很多都是零基础，对编程语言也不是很了解。那么零基础能不能学习大数据开发呢？答案是肯定的。当然想要通过自学基本上是不可能的，不过可以通过大数据培训机构学习。大数据的零基础学习有以下步骤： 1。理解大数据理论 2。计算机程序设计语言学习 3.主要数据相关课程 4。实战项目 1。理解大数据理论要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。如果你对大数据一无所知，你可以学会学习。学着你不喜欢它是可能的。这是浪费时间和精力，这可能是浪费金钱。所以，如果你想学习大数据，你需要对大数据有一个全面的了解。对于一个零基的朋友来说，一开始就不太容易开始。因为我们需要掌握计算机编程语言，我们都知道，有很多的计算机编程语言，如R，C++，java等。目前，大多数学校教java，我们都知道，java是目前最广泛使用的网络编程语言之一。他是容易学的很好，如果你学过C++语言，你会觉得C++和java非常相似，因为许多java基本语句的语法和C++一样，像常见的循环语句，控制语句和C++几乎是相同的。事实上，java和C++是完全不同的两种语言，java只需要了解一些基本的概念，你可以用它来写，在各种情况下都适用。java跳过运算符重载、多重继承的概念模糊，和C++中的许多混乱的概念被java或更清晰和更容易理解的方式实现，所以java语言比较简单。在学习java，我们一般需要学习这些课程：基础的HTML和CSS和JS，java和JSP，JDBC数据库，java web技术、jQuery和Ajax技术、Spring、MyBatis、Hibernate等。这些课程可以帮助我们更好地理解和学会使用java java。三。大数据相关课程的研究在学习了编程语言之后，你通常可以学习大数据的课程。大数据课程，包括引进大数据技术、海量数据高级分析语言、海量数据存储分布式存储、海量数据分析和分布式计算、Linux、Hadoop、HBase、spark等专业课程。这些课程都是大数据需要学习的技术。四。实战项目不必说，学习任何技术，最后的实训是最重要的，操作一些实际的项目有助于我们更好地了解学习的内容，而相关知识也可以强化记忆，在以后的使用中，也可以更快。大数据中有大量的大数据项目，在大数据课程的过程中，教师会进行项目实训，学生也可以学到一些教师的经验和技能。加米谷大数据有企业真实项目实训，学员能够拥有更多的项目经验。一般来说，零基学习大数据可能分为这四个阶段，学习大数据并不容易，但只要你能努力工作，积极解决你的疑虑，多练习，相信你能掌握这项技术。大数据行业人口缺口很大，希望大家通过自己努力获得高薪！

零基础学习大数据开发培训内容？困难度有多高？现在想学习大数据开发课程的朋友越来越多，当然其中有很多都是零基础，对编程语言也不是很了解。那么零基础能不能学习大数据开发呢？答案是肯定的。当然想要通过自学基本上是不可能的，不过可以通过大数据培训机构学习。大数据的零基础学习有以下步骤： 1。理解大数据理论 2。计算机程序设计语言学习 3.主要数据相关课程 4。实战项目 1。理解大数据理论要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。如果你对大数据一无所知，你可以学会学习。学着你不喜欢它是可能的。这是浪费时间和精力，这可能是浪费金钱。所以，如果你想学习大数据，你需要对大数据有一个全面的了解。对于一个零基的朋友来说，一开始就不太容易开始。因为我们需要掌握计算机编程语言，我们都知道，有很多的计算机编程语言，如R，C++，java等。目前，大多数学校教java，我们都知道，java是目前最广泛使用的网络编程语言之一。他是容易学的很好，如果你学过C++语言，你会觉得C++和java非常相似，因为许多java基本语句的语法和C++一样，像常见的循环语句，控制语句和C++几乎是相同的。事实上，java和C++是完全不同的两种语言，java只需要了解一些基本的概念，你可以用它来写，在各种情况下都适用。java跳过运算符重载、多重继承的概念模糊，和C++中的许多混乱的概念被java或更清晰和更容易理解的方式实现，所以java语言比较简单。在学习java，我们一般需要学习这些课程：基础的HTML和CSS和JS，java和JSP，JDBC数据库，java web技术、jQuery和Ajax技术、Spring、MyBatis、Hibernate等。这些课程可以帮助我们更好地理解和学会使用java java。三。大数据相关课程的研究在学习了编程语言之后，你通常可以学习大数据的课程。大数据课程，包括引进大数据技术、海量数据高级分析语言、海量数据存储分布式存储、海量数据分析和分布式计算、Linux、Hadoop、HBase、spark等专业课程。这些课程都是大数据需要学习的技术。四。实战项目不必说，学习任何技术，最后的实训是最重要的，操作一些实际的项目有助于我们更好地了解学习的内容，而相关知识也可以强化记忆，在以后的使用中，也可以更快。大数据中有大量的大数据项目，在大数据课程的过程中，教师会进行项目实训，学生也可以学到一些教师的经验和技能。加米谷大数据有企业真实项目实训，学员能够拥有更多的项目经验。一般来说，零基学习大数据可能分为这四个阶段，学习大数据并不容易，但只要你能努力工作，积极解决你的疑虑，多练习，相信你能掌握这项技术。大数据行业人口缺口很大，希望大家通过自己努力获得高薪！

成都大数据培训机构怎么选？大数据开发学习内容现在想学习大数据开发课程的朋友越来越多，当然其中有很多都是零基础，对编程语言也不是很了解。那么零基础能不能学习大数据开发呢？答案是肯定的。当然想要通过自学基本上是不可能的，不过可以通过大数据培训机构学习。大数据的零基础学习有以下步骤： 1。理解大数据理论 2。计算机程序设计语言学习 3.主要数据相关课程 4。实战项目 1。理解大数据理论要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。如果你对大数据一无所知，你可以学会学习。学着你不喜欢它是可能的。这是浪费时间和精力，这可能是浪费金钱。所以，如果你想学习大数据，你需要对大数据有一个全面的了解。对于一个零基的朋友来说，一开始就不太容易开始。因为我们需要掌握计算机编程语言，我们都知道，有很多的计算机编程语言，如R，C++，java等。目前，大多数学校教java，我们都知道，java是目前最广泛使用的网络编程语言之一。他是容易学的很好，如果你学过C++语言，你会觉得C++和java非常相似，因为许多java基本语句的语法和C++一样，像常见的循环语句，控制语句和C++几乎是相同的。事实上，java和C++是完全不同的两种语言，java只需要了解一些基本的概念，你可以用它来写，在各种情况下都适用。java跳过运算符重载、多重继承的概念模糊，和C++中的许多混乱的概念被java或更清晰和更容易理解的方式实现，所以java语言比较简单。在学习java，我们一般需要学习这些课程：基础的HTML和CSS和JS，java和JSP，JDBC数据库，java web技术、jQuery和Ajax技术、Spring、MyBatis、Hibernate等。这些课程可以帮助我们更好地理解和学会使用java java。三。大数据相关课程的研究在学习了编程语言之后，你通常可以学习大数据的课程。大数据课程，包括引进大数据技术、海量数据高级分析语言、海量数据存储分布式存储、海量数据分析和分布式计算、Linux、Hadoop、HBase、spark等专业课程。这些课程都是大数据需要学习的技术。四。实战项目不必说，学习任何技术，最后的实训是最重要的，操作一些实际的项目有助于我们更好地了解学习的内容，而相关知识也可以强化记忆，在以后的使用中，也可以更快。大数据中有大量的大数据项目，在大数据课程的过程中，教师会进行项目实训，学生也可以学到一些教师的经验和技能。加米谷大数据有企业真实项目实训，学员能够拥有更多的项目经验。一般来说，零基学习大数据可能分为这四个阶段，学习大数据并不容易，但只要你能努力工作，积极解决你的疑虑，多练习，相信你能掌握这项技术。大数据行业人口缺口很大，希望大家通过自己努力获得高薪！想要学习大数据开发，可以上加米谷大数据了解下

选择大数据开发培训机构最重要的因素是什么？对于大数据开发培训哪家好这个问题，很多朋友肯定都会有各种各样的见解，那么我也来讲讲个人意见。首先，我觉得最重要的是课程老师，不管怎么说，授课老师是每天和你直接接触的，如果老师水平不过关，或是讲得听不懂，那么学习起来是件很痛苦的事情。授课老师必须要有一定的项目经验，这样教给你的的方法会让你少走弯路，能学到真正的大数据技术。此外，课程设置也是很重要的一个因素。如果大数据课程不专业或是技术陈旧，那么你学完根本达不到企业的要求。加米谷课程为什么广受好评，也是因为课程体系是有国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师设置的，课程不仅保持前沿性，且贴合企业用人需求。课程和老师是最应该考虑好的因素，只要你学好了，不愁找不到工作，就业问题，基本上很多机构都有推荐就业的，加米谷也会签订就业协议，推荐就业。此外的环境、氛围、品牌等也可以列为考虑范畴，但是最主要的考虑因素的是好老师+好课程！

大数据开发学习价格和学习时间讲解大数据开发培训的价格和时间是很多学员咨询时的重点关注问题，首先，时间和价格确实要根据你的情况来决定。如果是零基础学习大数据开发，那么学习周期都是在6个月左右，市场价格都是在2万左右的，如果你觉得学费压力太大，可以选择学费分期。而针对有基础的学员，学费相对便宜，学习周期也会短一些，但是具体还是要根据学习时间和周期而定。下面介绍下加米谷大数据的课程情况：想要学习的朋友，可以去大数据开发培训机构实地了解，试听下课程，这样才能做出选择！

大数据开发课程的价格和学习时间介绍大数据开发培训的价格和时间是很多学员咨询时的重点关注问题，首先，时间和价格确实要根据你的情况来决定。如果是零基础学习大数据开发，那么学习周期都是在6个月左右，市场价格都是在2万左右的，如果你觉得学费压力太大，可以选择学费分期。而针对有基础的学员，学费相对便宜，学习周期也会短一些，但是具体还是要根据学习时间和周期而定。下面介绍下加米谷大数据的课程情况：想要学习的朋友，可以去大数据开发培训机构实地了解，试听下课程，这样才能做出选择！

大数据培训哪些课程是必学的，你知道了么？想要进行大数据开发学习的朋友想要知道大数据开发学习内容，今天加米谷大数据就和你们一起来了解一下。以下是大数据开发培训必须要学习的内容： Hadoop生态体系 Hadoop 是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。 Hadoop “栈”由多个组件组成。包括： 1· Hadoop分布式文件系统(HDFS)：所有Hadoop集群的默认存储层; 2· 名称节点：在Hadoop集群中，提供数据存储位置以及节点失效信息的节点。 3· 二级节点：名称节点的备份，它会定期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效。 4· 作业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。 5· 从节点：Hadoop集群的普通节点，从节点存储数据并且从作业跟踪器那里获取数据处理指令。 Spark生态体系 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。如果你想要学习大数据开发，在看培训机构课程时就可以注意下是否包含上面所说内容。加米谷大数据课程是由国家大数据标准组成员联合企业大数据总架构师、企业项目经理等研发，贴合企业用人要求，学完推荐就业，大数据开发培训参考加米谷大数据！加入大数据行业交流群，每天都有干货分享：8050 17805

关于大数据开发培训需要了解的问题？就业薪资多少？大数据工程师不管对于国家或者是各大企业都急需相关人才。导致现在很多人到培训机构参加大数据培训。但是在学习之前很多人会有大数据难不难学?大数据培训周期多久?大数据薪资是多少等相关问题，下面我们一起来了解下。　　而大学生们有出现这样的问题：就业难。今年将近有700万的应届毕业生，有的岗位可能面临着几百个人竞争的情况，不光是大学生，连一些将被社会淘汰行业人员想要转行也不是件容易的事情?加米谷大数据带你来看：　　其实，很大一部分原因还是因为这些人既不愿意做辛苦的工作，又不愿意工资低，或者是因为没有选择一个前景好的行业。在这样的情况下，不如多多提升自身的技能，选择一个高薪的机会。而大数据就是这样的一个行业，大数据的前景这里就不一一赘述了，网上有很多相关的文章。那么这里就解决一些想要学习大数据的朋友们的疑问。　　一、大数据难不难学? 　　回答是肯定的，大数据的学习是有一定的难度，但是只要你用心去学习，结果不会差。现在很多大数据培训机构都有零基础的课程，就是针对从来没有接触过大数据的朋友们的。　　其次，在大数据的职位中，如果你实在怕自己学不会，可能数据分析相对来说会简单一些。　　这里也想对那些嫌弃自己薪资低又不愿意付出努力提升自己的朋友说：不要在空想了，不努力就踏实做自己现在的工作吧。　　二、大数据要学习哪些课程? 　　课程可能每个培训机构学习的都是不同的，大数据需要java的基础，一般课程会分为java和大数据部分。大数据部分，会学习Hadoop、hive、hdfs、spark等。　　三、大数据培训时间要多久? 　　时间要看你学习什么课程，零基础课程在6个月左右，有java基础转大数据在3个月左右。所以如果你是有java开发经验，想要转行大数据还是比较容易的。　　四、大数据可以自学吗? 　　大数据自学当然是可以的，但是前提是你的自学能力、自控能力都优秀。因为大数据这门技术还是有一定难度的，不然会的人也不可能那么少了，薪资也没那么高。所以是否自学还是要根据自身的情况，做出最佳选择。　　自学花费的钱少，但是周期很长，因为你需要自己摸索解决很多问题。　　还有朋友会问，可以去一家公司，边实习，边学习吗?可以的啊，如果有公司愿意的话，现在很少有公司愿意花大精力去培训新人，或许还是一个没有接触过IT的白纸?内训的风险太大，很多公司都不愿意做。　　五、大数据的薪资有多少? 　　大数据行业现在正是用人的时候，了解到加米谷数据学员就业薪资在9K+，对于不少刚毕业的学生，薪资是非常可观的。而且经过沉淀，薪资过万很容易。　　六、有没有哪家培训机构是可以保障就业薪资的? 　　有，但是你的想想，薪资是不是得按照个人的技术掌握情况来定，如果你自己都知道技术掌握不够好，培训机构跟你说保障你1万，你自己会信吗?心里有底吗? 　　所以，薪资的多少，还是要根据个人的学习情况。但是大数据的岗位，薪资不会低于7K。　　大数据学习基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。 hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。　　大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。　　大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。　　大数据数据采集阶段：Python、Scala。　　大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。　　大数据分析的几个方面： 1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。 3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。 4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性。对于以上大数据难不难学_大数据培训周期多久等问题的介绍，希望给大家带来帮助。加米谷大数据最新一期大数据培训课程正在火热报名当中，现在报名即可参加课程优惠活动。大数据行业交流群，每天干货分享：805017805

大数据学习资料每日分享，想学习的都看看想要学习大数据的朋友们，看看有没有你想要的资料加入交流扣群，每天分享 3 2 2 6 4 0 0 0 1 6

【答疑】大数据培训适合哪些人？所以人都可以参加大数据培训吗？大数据时代来临，大数据从逐渐走进我们的生活到开始渗透到生活的方方面面，越来越多的公司企业也看到了大数据的重要作用，纷纷高薪聘请专业的大数据开发工程师入职，也正是越来越多的人参加大数据培训学习的原因。大数据行业前景如此好，不少人都想要进入大数据圈子，但是所有人都适合学习大数据课程吗？学习大数据有什么要求吗？请往下看！大数据培训适合什么人参加学习?　　首先我们来看一下当下想学大数据分析和大数据开发的有什么人，当下很多大学生对大数据很感兴趣，比如即将或已经毕业的计算机专业学生，学大数据可以更好的就业。很多人都说计算机专业的大学生好找工作，但是计算机专业的朋友在校期间所学的理论居多，在技能和经验上和企业的需求有很大差距，找工作也不是那么容易。想学大数据的除了计算机专业的朋友，当然还有很多非计算机专业的朋友，计算机专业我们知道薪资待遇不错，很多非计算机专业薪资待遇是远远不如计算机专业的，想要获得高薪的朋友是不太想从事本专业的，于是想学大数据，希望在未来找到一份高薪的工作。除了大学生，当然还有很多不满当前工作环境或薪资状况的准跨行者、房贷车贷结婚生子压力山大的人等等。想学大数据的朋友很多，但是所有想学大数据的朋友，就真的是都适合学大数据吗?可能并不是这样的，因为大数据高薪的原因也正是因为它是有难度的，如果你没有十分的信心，并且能够坚持到底的恒心的话，很有可能半途而废。大数据开发设计到编程，如果你的逻辑思维太差的话可能也不是非常适合。而数据分析的话，相对简单一些。建议参考下我们加米谷大数据的课程哟想要知道自己是否适合参加大数据培训学习大数据小伙伴们，可以选择专业的大数据培训机构试听大数据课程，充分了解自己是否适合学习大数据后再进行报名学习。还应该多和课程老师交流。帮忙诊断自己是否适合学习大数据，适合往哪方面发展。想要学习大数据的朋友，还可以加入这个技术交流群，可以多多了解大数据，还有学习资料领取：8 050 1780 5叩群（里面绝对有干货）

想要大数据学习资料的朋友，看这里！！！这里是部分资料截图，想要资料的可以加企鹅号：3 2 2 6 4 0 0 0 1 6 交流群：8 0 5 0 1 7 8 0 5

2018年大数据依然是认知误区+人才紧缺大数据现在很热，企业、个人都在谈论，每个人对大数据有着自己不同的看法和观点，很多朋友对大数据仍然具有一些观念上的误区，比如很多人会认为大数据是一个最新的技术，还有一些朋友认为多有数据只服务自己一个人等等。大数据不是一项最新技术大数据现在已经融入我们的生活，人们在日常工作办公的时候都会接触到大数据，这些大量数据总会以不同的形式，以及庞大的数量存在和运用，这也导致了很多朋友认为大数据是当今一项最新的技术。其实不然，大数据可以算是一项新的术语或技术词汇，但是针对于大数据的海量数据分析的概念和技术层面其实并不是最新的。曾经有大数据以及云计算知名企业Teradata公司的首席技术官就曾在业内表示，大数据是一个长期的项目，并不是在短期内就能够达到一个很高的高度的，而对于用户来讲，这一点也是很多人容易进入的误区。对于大数据的数据分析等技术方面，在很多年前其实就已经有企业在做，现在所谓的大数据已经发展成为云端的一种海量数据的分析和存储技术，何为新何为老其实也不好界定。大数据不是商品大众在接触大数据的时候都会有类似的误解，认为大数据就像我们平常采购服务器、交换机那样，厂商出list价格，然后就是与客户商谈折扣问题，紧接着就是产品的安装调试。换句话说，在最初接触大数据的时候很多人会认为大数据是一种以特殊形式数据而独立存在的数据格式，是可以像服务器那样进行购买的，其实现实并不是这样的。 Gartner杰出分析师Donald Feinberg曾经表示，用户可以花钱购买到100台服务器，但是你能确定购买得到大数据吗?很显然，大数据并不是一个市场，我们并不能以硬件的眼光去看待它，大数据其实只是IT业界技术的一个重要组成部分，我们现在很多最新的概念和技术都是建立在大数据的基础之上的，比如云计算和虚拟化等技术。所以说，我们不能把大数据看成一件商品或是用硬件的标准去衡量它，它不是一个市场，它甚至不是一种商品，而且还不是新的，这也是目前IT业界专家的普遍观点。大数据不是累赘，不止针对个人这个话题现在好像已经变成了IT业界一个众所周知的热门辩题了，有很多用户认为，大数据的原始运行模式就是基于最基本的技术形式，现在把大数据捧上天，将会是一个麻烦。其实这种观点有一些偏激，大数据本身还是仍然具有巨大潜力的，关键就在于企业用户如何正确的使用，据调查显示现在仍然有很多企业还没有使用或者接触大数据，这点就很可怕了。未来是一个数据量爆发的时代，每日的新增数据量将会以指数倍增长，只要数据存在，并且可在未来用一种有效的方法加以处理，就应该有机会存在。也是一个价格昂贵的机会，数据问题是如何通过分析将其转化为清晰和实用的内容，这对企业是一个巨大的挑战。此外，据Gartner的统计，30%的企业会在未来几年会找到一种方式来套现其所持有的数据。将用户数据出售给出价最高者会引起担心和恐慌，但十有八九都会受到保证或者威胁。这也就回答了很多用户的疑问，现在很多数据是存储在云端的，用户对于大数据的安全也是相当关注的。在未来大数据的存储将不会简单的针对某一个或者某一类用户，它将会是以一个整体的运作模式呈现在用户面前，每个人的数据组成了现在的海量数据，那么当然数据安全问题，以及数据服务也就不只是单单针对某一类用户了。 1400万大数据人才缺口如何破？目前大数据理论与实际之间存在断层，学校教育并不能满足企业实际应用，有报告指出，大数据人才已成当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才之一，并且未来中国基础性大数据人才缺口将达到1400万，而这也是大数据培训为什么这么火的原因！根据职业社交平台LinkedIn发布的报告表明，大数据人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。此外，大数据人才的跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。一个刚毕业的大学生，月薪刚刚1万元，但是经过几个月培训后，月薪远超没有经过培训的水平，这也正是很多大数据培训机构的机会，机构需要很好的课程体系、企业级的项目实战，加米谷大数据就是一家这样的大数据培训学校。欢迎各位了解！

加米谷数据分析与挖掘课程-开班通知

加米谷数据分析与挖掘课程——开班预告

大数据基础之Spark 一背景 Spark 是 2010 年由 UC Berkeley AMPLab 开源的一款基于内存的分布式计算框架，2013 年被Apache 基金会接管，是当前大数据领域最为活跃的开源项目之一（http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fspark.apache.org%2F&urlrefer=a4ef688b3b5baaead8b01bd233ee0964）。 Spark 在 MapReduce 计算框架的基础上，支持计算对象数据可以直接缓存到内存中，大大提高了整体计算效率。特别适合于数据挖掘与机器学习等需要反复迭代计算的场景。二特性高效：Spark提供 Cache 机制，支持需要反复迭代的计算或者多次数据共享，基于Spark 的内存计算比 Hadoop MapReduce 快100倍。易用：Spark提供 20 多种数据集操作类型，并支持使用 Python 和 Scala 脚本开发应用。先进架构：Spark采用 Scala 语言编写，基于 DAG 图的执行引擎，减少多次计算之间中间结果写到 HDFS 的开销。三应用场景 Spark之上有四种应用工具库。 Spark Streaming: 用于流式计算。 MLlib：用于机器学习（聚类、协同过滤等）。 Spark SQL：用于处理结构化数据。 GraphX：用于图和图并行计算的API。目前主要应用在广告精准投放系统、日志报表即时查询、以及推荐系统等业务场景。这些应用场景的共同特点是计算量大且效率要求高。四部署模式 Spark有三种部署模式。 Standalone：使用Spark自带的集群管理器。 Spark on Mesos：使用 Mesos 管理资源。 Spark on YARN：使用 YARN 管理资源。五任务流程 Spark重要组件包括 Driver Program（Driver）和 Executor。以 Standalone（Driver 运行在 Client）模式为例介绍任务执行流程。 1. 客户端运行用户程序，启动 Driver。 2. Driver将作业转换为DAG图(类似数据处理的流程图)，根据策略将DAG图划分为多个Stage，最终生成一系列最小可执行的Task。 3. Driver根据Task的需求，向Master申请运行Task所需的资源。 4. Master为Task调度分配满足需求的Worker节点，在Worker节点启动Exeuctor。 5. Exeuctor启动后向Driver注册。 6. Driver将Task调度到Exeuctor执行。 7. Executor执行结果写入文件或返回Driver。

加米谷大数据培训课程大纲对于0基础学员来说，加米谷学院的大数据培训课程Java部分都学习哪些课程呢？大数据开发工程师课程体系——Java部分。第一阶段：静态网页基础 1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性 2、学习HTML表格、表单的设计与制作 3、学习CSS、丰富HTML网页的样式 4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观 5、复习所有知识、完成项目布置第二阶段：JavaSE+JavaWeb 1、掌握JAVASE基础语法 2、掌握JAVASE面向对象使用 3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用 4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句 5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作 6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用 7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统第三阶段：前端UI框架 1、JAVASCRIPT 2、掌握Jquery基本操作和使用 3、掌握注解基本概念和使用 4、掌握版本控制工具使用 5、掌握easyui基本使用 6、项目实战+扩充知识：项目案例实战 POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j 第四阶段：企业级开发框架 1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/ 2、熟悉struts2 3、熟悉Shiro、redis等 4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群热备 MySQL读写分离以上Java课程共计384课时，合计48天！大数据开发工程师课程体系——大数据部分第五阶段：大数据前传大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建第六阶段：CentOS课程体系 CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练第七阶段：Maven课程体系 Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练第八阶段：HDFS课程体系 Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练第九阶段：MapReduce课程体系 MapReduce深入剖析:执行过程详解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗详解、MapReduce编程基础、MapReduce编程进阶、MapReduc阶段作业与实战训练第十阶段：Yarn课程体系 Yarn原理介绍:框架组件流程调度第十一阶段：Hbase课程体系 Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练第十二阶段：MongoDB课程体系 MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练第十三阶段：Redis课程体系 Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练第十四阶段：Scala课程体系 Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练第十五阶段：Kafka课程体系 Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练第十六阶段：Spark课程体系 Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战第十七阶段：Hive课程提体系体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练第十八阶段：企业级项目实战 1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台 2、移动基站信号监测大数据 3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台 4、基于互联网海量数据的舆情大数据平台项目以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！ 0基础大数据培训课程共计学习130天。

HDFS的特点分析以及如何存储数据 HDFS 具有以下优点：　　1、高容错性数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。　　2、适合批处理它是通过移动计算而不是移动数据。它会把数据位置暴露给计算框架。　　3、适合大数据处理处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。能够处理10K节点的规模。　　4、流式文件访问一次写入，多次读取。文件一旦写入不能修改，只能追加。它能保证数据的一致性。　　5、可构建在廉价机器上它通过多副本机制，提高可靠性。它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失，可以通过其它副本来恢复。　　当然 HDFS 也有它的劣势，并不适合所有的场合：　　1、低延时数据访问比如毫秒级的来存储数据，这是不行的，它做不到。它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。　　2、小文件存储存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文件（默认64M）)的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。　　3、并发写入、文件随机修改一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。 HDFS 如何存储数据 HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分　　1、Client：就是客户端。文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储。与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。与 DataNode 交互，读取或者写入数据。 Client 提供一些命令来管理 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。 Client 可以通过一些命令来访问 HDFS。　　2、NameNode：就是 master，它是一个主管、管理者。管理 HDFS 的名称空间管理数据块（Block）映射信息配置副本策略处理客户端读写请求。　　3、DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。存储实际的数据块。执行数据块的读/写操作。　　4、Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。辅助 NameNode，分担其工作量。定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。

大数据系统架构实践线下活动精彩回顾 2018年3月22日晚，加米谷大数据第三期大数据系统架构实践线下实战分享会结束啦！感谢来的朋友参与到大数据的讨论中！加米谷大数据公开课会持续举办，让更多的技术人参与进来。期待下期精彩再见！想知道今天公开课张老师说了啥，讲了哪些干货？来，赶紧随小编一起来看看！干货资料

Spark核心技术原理透视一（Spark运行原理）在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。 Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等模型统一到一个平台下，并以一致的API公开，并提供相同的部署方案，使得Spark的工程应用领域变得更加广泛。本文主要分以下章节：一、Spark专业术语定义二、Spark运行基本流程三、Spark运行架构特点四、Spark核心原理透视一、Spark专业术语定义 1、Application：Spark应用程序指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成，如下图所示:2、Driver：驱动程序 Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭。通常SparkContext代表Driver，如下图所示:3、Cluster Manager：资源管理器指的是在集群上获取资源的外部服务，常用的有：Standalone，Spark原生的资源管理器，由Master负责资源的分配；Haddop Yarn，由Yarn中的ResearchManager负责资源的分配；Messos，由Messos中的Messos Master负责资源管理，如下图所示:4、Executor：执行器 Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor，如下图所示:5、Worker：计算节点集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于Yarn中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点，在Spark on Messos模式中指的就是Messos Slave节点，如下图所示:6、RDD：弹性分布式数据集 Resillient Distributed Dataset，Spark的基本计算单元，可以通过一系列算子进行操作（主要有Transformation和Action操作），如下图所示:7、窄依赖父RDD每一个分区最多被一个子RDD的分区所用；表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，或两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。如图所示:8、宽依赖父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区。如图所示:常见的窄依赖有：map、filter、union、mapPartitions、mapValues、join（父RDD是hash-partitioned ：如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致，join结果的rdd分区数量也一样，这个时候join api是窄依赖）。常见的宽依赖有groupByKey、partitionBy、reduceByKey、join（父RDD不是hash-partitioned ：除此之外的，rdd 的join api是宽依赖）。 9、DAG：有向无环图 Directed Acycle graph，反应RDD之间的依赖关系，如图所示:10、DAGScheduler：有向无环图调度器基于DAG划分Stage 并以TaskSet的形势提交Stage给TaskScheduler；负责将作业拆分成不同阶段的具有依赖关系的多批任务；最重要的任务之一就是：计算作业和任务的依赖关系，制定调度逻辑。在SparkContext初始化的过程中被实例化，一个SparkContext对应创建一个DAGScheduler。11、TaskScheduler：任务调度器将Taskset提交给worker（集群）运行并回报结果；负责每个具体任务的实际物理调度。如图所示:12、Job：作业由一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业；包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation。如图所示:13、Stage：调度阶段一个任务集对应的调度阶段；每个Job会被拆分很多组Task，每组任务被称为Stage，也可称TaskSet，一个作业分为多个阶段；Stage分成两种类型ShuffleMapStage、ResultStage。如图所示:14、TaskSet：任务集由一组关联的，但相互之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集。如图所示:提示： 1）一个Stage创建一个TaskSet； 2）为Stage的每个Rdd分区创建一个Task,多个Task封装成TaskSet 15、Task：任务被送到某个Executor上的工作任务；单个分区数据集上的最小处理流程单元。如图所示:总体如图所示：二、Spark运行基本流程三、Spark运行架构特点 1、Executor进程专属每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行tasks。Spark Application不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入到外部存储系统。如图所示:2、支持多种资源管理器 Spark与资源管理器无关，只要能够获取executor进程，并能保持相互通信就可以了，Spark支持资源管理器包含： Standalone、On Mesos、On YARN、Or On EC2。如图所示:3、Job提交就近原则提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor的节点)，最好是在同一个Rack（机架）里，因为Spark Application运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息交换；如果想在远程集群中运行，最好使用RPC将SparkContext提交给集群，不要远离Worker运行SparkContext。如图所示:4、移动程序而非移动数据的原则执行 Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制。关键方法：taskIdToLocations、getPreferedLocations。如图所示:四、Spark核心原理透视 1、计算流程2、从代码构建DAG图 Spark program Val lines1 = sc.textFile(inputPath1). map(···)). map(···) Val lines2 = sc.textFile(inputPath2) . map(···) Val lines3 = sc.textFile(inputPath3) Val dtinone1 = lines2.union(lines3) Val dtinone = lines1.join(dtinone1) dtinone.saveAsTextFile(···) dtinone.filter(···).foreach(···) Spark的计算发生在RDD的Action操作，而对Action之前的所有Transformation，Spark只是记录下RDD生成的轨迹，而不会触发真正的计算。 Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是DAG。3、将DAG划分为Stage核心算法 Application多个job多个Stage：Spark Application中可以因为不同的Action触发众多的job，一个Application中可以有很多的job，每个job是由一个或者多个Stage构成的，后面的Stage依赖于前面的Stage，也就是说只有前面依赖的Stage计算完毕后，后面的Stage才会运行。划分依据：Stage划分的依据就是宽依赖，何时产生宽依赖，reduceByKey, groupByKey等算子，会导致宽依赖的产生。核心算法：从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。Spark内核会从触发Action操作的那个RDD开始从后往前推，首先会为最后一个RDD创建一个stage，然后继续倒推，如果发现对某个RDD是宽依赖，那么就会将宽依赖的那个RDD创建一个新的stage，那个RDD就是新的stage的最后一个RDD。然后依次类推，继续继续倒推，根据窄依赖或者宽依赖进行stage的划分，直到所有的RDD全部遍历完成为止。 4、将DAG划分为Stage剖析从HDFS中读入数据生成3个不同的RDD，通过一系列transformation操作后再将计算结果保存回HDFS。可以看到这个DAG中只有join操作是一个宽依赖，Spark内核会以此为边界将其前后划分成不同的Stage. 同时我们可以注意到，在图中Stage2中，从map到union都是窄依赖，这两步操作可以形成一个流水线操作，通过map操作生成的partition可以不用等待整个RDD计算结束，而是继续进行union操作，这样大大提高了计算的效率。5、相关代码6、提交Stages 调度阶段的提交，最终会被转换成一个任务集的提交，DAGScheduler通过TaskScheduler接口提交任务集，这个任务集最终会触发TaskScheduler构建一个TaskSetManager的实例来管理这个任务集的生命周期，对于DAGScheduler来说，提交调度阶段的工作到此就完成了。而TaskScheduler的具体实现则会在得到计算资源的时候，进一步通过TaskSetManager调度具体的任务到对应的Executor节点上进行运算。7、相关代码TaskSetManager负责管理TaskSchedulerImpl中一个单独TaskSet，跟踪每一个task，如果task失败，负责重试task直到达到task重试次数的最多次数。8、监控Job、Task、Executor DAGScheduler监控Job与Task：要保证相互依赖的作业调度阶段能够得到顺利的调度执行，DAGScheduler需要监控当前作业调度阶段乃至任务的完成情况。这通过对外暴露一系列的回调函数来实现的，对于TaskScheduler来说，这些回调函数主要包括任务的开始结束失败、任务集的失败，DAGScheduler根据这些任务的生命周期信息进一步维护作业和调度阶段的状态信息。 DAGScheduler监控Executor的生命状态：TaskScheduler通过回调函数通知DAGScheduler具体的Executor的生命状态，如果某一个Executor崩溃了，则对应的调度阶段任务集的ShuffleMapTask的输出结果也将标志为不可用，这将导致对应任务集状态的变更，进而重新执行相关计算任务，以获取丢失的相关数据。 9、获取任务执行结果结果DAGScheduler：一个具体的任务在Executor中执行完毕后，其结果需要以某种形式返回给DAGScheduler，根据任务类型的不同，任务结果的返回方式也不同。两种结果，中间结果与最终结果：对于FinalStage所对应的任务，返回给DAGScheduler的是运算结果本身，而对于中间调度阶段对应的任务ShuffleMapTask，返回给DAGScheduler的是一个MapStatus里的相关存储信息，而非结果本身，这些存储位置信息将作为下一个调度阶段的任务获取输入数据的依据。两种类型，DirectTaskResult与IndirectTaskResult：根据任务结果大小的不同，ResultTask返回的结果又分为两类，如果结果足够小，则直接放在DirectTaskResult对象内中，如果超过特定尺寸则在Executor端会将DirectTaskResult先序列化，再把序列化的结果作为一个数据块存放在BlockManager中，然后将BlockManager返回的BlockID放在IndirectTaskResult对象中返回给TaskScheduler，TaskScheduler进而调用TaskResultGetter将IndirectTaskResult中的BlockID取出并通过BlockManager最终取得对应的DirectTaskResult。 10、任务调度总体诠释加米谷大数据Spark核心原理透视系列一：Spark运行原理，下集将讲解Spark运行模式。

Spring Cloud 是什么 Spring Cloud 是什么从字面理解，Spring Cloud 就是致力于分布式系统、云服务的框架。 Spring Cloud 是整个 Spring 家族中新的成员，是最近云服务火爆的必然产物。 Spring Cloud 为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具，例如：配置管理服务注册与发现断路器智能路由服务间调用负载均衡微代理控制总线一次性令牌全局锁领导选举分布式会话集群状态分布式消息...... 使用 Spring Cloud 开发人员可以开箱即用的实现这些模式的服务和应用程序。这些服务可以任何环境下运行，包括分布式环境，也包括开发人员自己的笔记本电脑以及各种托管平台。 Spring Cloud 与 Spring Boot Spring Cloud 基于 Spring Boot 来进行构建服务。这样，开发Spring Cloud 组件时，就能依托 Spring Boot 来实现快速开发。有关 Spring Boot 内容，可见笔者的视频课程《基于Spring Boot的博客系统实战》（http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwaylau.com%2Fspring-boot-blog-video-release%2F&urlrefer=353c12a2a7db60be4edb38e29babf639）。 Spring Cloud 与微服务 Spring Cloud 是构建分布式系统的利器，而微服务是当下最火热的分布式系统的类型之一，所以，Spring Cloud 天然是支持微服务的构建的。在早些年，国内互联网公司盛行采用 Dubbo 来架构微服务。如今，有了更好的选择，那就是 Spring Cloud。有数据显示，Spring Cloud不管是在国内，还是国外，用户数都呈现出爆发式增长。而且，Dubbo 主要只是为了解决服务通信、服务注册等问题，而 Spring Cloud 却是提供微服务架构的完整的解决方案。那么什么是微服务？所谓微服务，就是：微服务架构风格就像是把小的服务开发成单一应用的形式，运行在其自己的进程中，并采用轻量级的机制进行通信（一般是 HTTP 资源 API）。这些服务都是围绕业务能力来构建，通过全自动部署工具来实现独立部署。这些服务，其可以使用不同的编程语言和不同的数据存储技术，并保持最小化集中管理。更多有关微服务的理论，可见笔者的博客：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwaylau.com%2Fahout-microservices%2F&urlrefer=518549f3105369a7f26963ee147e2e71 。 Spring Cloud 如何实现微服务说了那么多理论，那么微服务架构如何真实的落地呢？课程《基于Spring Cloud的微服务实战》（http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwaylau.com%2Fspring-cloud-video-release%2F&urlrefer=49fedf7f47dbdcf458251f44b4527fd7）给出了真实的答案。在《基于Spring Cloud的微服务实战》课程中，作者基于Spring Boot + Spring Cloud 技术栈来实现了一个完整的天气预报系统。在课程中，先从 Spring Boot 入手，从0到1 快速搭建了具备高并发能力、界面友好的天气预报系统。而后剖析单块架构的利弊，从而引入微服务架构的概念，并实从1到0实现微服务的拆分。最后引入Spring Cloud 技术来实现对这些微服务的治理，重点讲解了服务注册与发现、服务交互、服务消费、负载均衡、API网关、配置中心、服务熔断、自动扩展等方面的话题。通过学习该课程，学员不但可以学会 Spring Boot 及 Spring Cloud 最新的周边技术栈（本课程基于最新的 Spring Boot 2.0.0.M4 以及 Spring Cloud Finchley.M2），掌握如何运用上述技术进行整合，搭建框架的能力，熟悉单体架构及微服务架构的特点，并最终实现掌握构建微服务架构的实战能力。搭建 Spring Cloud 微服务系统需要哪些技术本课程所涉及的相关的技术有： XML解析：JABXJSON序列化:Jackson缓存：Redis定时器：Quartz SchedulerJava模版技术Thymeleaf前端样式：BootstrapAPI网关：Zuul服务注册与发现：Eureka Server、Eureka Client服务交互：RestTemplate、Apache HttpClient服务消费：Ribbon、OpenFeign负载均衡：Ribbon配置中心：Config Server、Config Client服务熔断：Hystrix项目构建：Gradle

HiveQL Select Join JOIN是子句用于通过使用共同值组合来自两个表特定字段。它是用来从数据库中的两个或更多的表组合的记录。它或多或少类似于SQL JOIN。语法示例我们在本章中将使用下面的两个表。考虑下面的表CUSTOMERS..有不同类型的联接给出如下： JOINLEFT OUTER JOINRIGHT OUTER JOINFULL OUTER JOIN JOIN JOIN子句用于合并和检索来自多个表中的记录。 JOIN和SQLOUTER JOIN 类似。连接条件是使用主键和表的外键。LEFT OUTER JOIN HiveQL LEFT OUTER JOIN返回所有行左表，即使是在正确的表中没有匹配。这意味着，如果ON子句匹配的右表0（零）记录，JOIN还是返回结果行，但在右表中的每一列为NULL。 LEFT JOIN返回左表中的所有的值，加上右表，或JOIN子句没有匹配的情况下返回NULL。下面的查询演示了CUSTOMER 和ORDER 表之间的LEFT OUTER JOIN用法：RIGHT OUTER JOIN HiveQL RIGHT OUTER JOIN返回右边表的所有行，即使有在左表中没有匹配。如果ON子句的左表匹配0（零）的记录，JOIN结果返回一行，但在左表中的每一列为NULL。 RIGHT JOIN返回右表中的所有值，加上左表，或者没有匹配的情况下返回NULL。下面的查询演示了在CUSTOMER和ORDER表之间使用RIGHT OUTER JOIN。FULL OUTER JOIN HiveQL FULL OUTER JOIN结合了左边，并且满足JOIN条件合适外部表的记录。连接表包含两个表的所有记录，或两侧缺少匹配结果那么使用NULL值填补下面的查询演示了CUSTOMER 和ORDER 表之间使用的FULL OUTER JOIN：

Hive内置运算符本章介绍Hive的内置运算符。在Hive有四种类型的运算符：关系运算符算术运算符逻辑运算符复杂运算符关系运算符这些操作符被用来比较两个操作数。下表描述了在Hive中可用的关系运算符：示例让我们假设employee表由字段：Id, Name, Salary, Designation, 和Dept组成，如下图所示。生成一个查询检索员工详细信息 - ID为1205。算术运算符这些运算符支持的操作数各种常见的算术运算。所有这些返回数字类型。下表描述了在Hive中可用的算术运算符：示例下面的查询相加两个数字，20和30。 hive> SELECT 20+30 ADD FROM temp; 在成功执行查询后，能看到以下回应：示例

Hive视图和索引本章介绍如何创建和管理视图。根据用户的需求创建视图。可以将任何结果集数据保存为一个视图。视图在Hive的用法和SQL视图用法相同。它是一个标准的RDBMS概念。我们可以在视图上执行所有DML操作。创建一个视图可以创建一个视图，在执行SELECT语句的时候。语法如下： CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_name [COMMENT column_comment], ...) ][COMMENT table_comment]AS SELECT ... 示例举个例子来看。假设employee表拥有如下字段：Id, Name, Salary, Designation 和 Dept。生成一个查询检索工资超过30000卢比的员工详细信息，我们把结果存储在一个名为视图 emp_30000.删除一个视图使用下面的语法来删除视图： DROP VIEW view_name 下面的查询删除一个名为emp_30000的视图： hive> DROP VIEW emp_30000; 创建索引索引也不过是一个表上的一个特定列的指针。创建索引意味着创建一个表上的一个特定列的指针。它的语法如下：例子让我们举个索引例子。使用之前的字段 Id, Name, Salary, Designation, 和 Dept创建一个名为index_salary的索引，对employee 表的salary列索引。下面的查询创建一个索引： hive> CREATE INDEX inedx_salary ON TABLE employee(salary) > AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler'; 这是一个指向salary列。如果列被修改，变更使用的索引值存储。删除索引下面的语法用来删除索引： DROP INDEX <index_name> ON <table_name> 下面的查询删除名为index_salary索引： hive> DROP INDEX index_salary ON employee;

Hive内置函数本章介绍了在Hive中可用的内置函数。这些函数看起来非常类似于SQL的函数，除了他们的使用有点不一样。内置函数 Hive支持以下内置函数：示例以下查询演示了一些内置函数： round() 函数 hive> SELECT round(2.6)from temp; 成功执行的查询，能看到以下回应： 2.0 floor() 函数 hive> SELECT floor(2.6)from temp; 成功执行的查询，能看到以下回应： 2.0 floor() 函数 hive> SELECT ceil(2.6)from temp; 成功执行的查询，能看到以下回应： 3.0 聚合函数 Hive支持以下内置聚合函数。这些函数的用法类似于SQL聚合函数。

hive 分区 Hive组织表到分区。它是将一个表到基于分区列，如日期，城市和部门的值相关方式。使用分区，很容易对数据进行部分查询。表或分区是细分成桶，以提供额外的结构，可以使用更高效的查询的数据。桶的工作是基于表的一些列的散列函数值。例如，一个名为Tab1表包含雇员数据，如 id, name, dept 和yoj (即加盟年份)。假设需要检索所有在2012年加入，查询搜索整个表所需的信息员工的详细信息。但是，如果用年份分区雇员数据并将其存储在一个单独的文件，它减少了查询处理时间。下面的示例演示如何分区的文件和数据：下面文件包含employee 数据表。 /tab1/employeedata/file1 id, name, dept, yoj1, gopal, TP, 20122, kiran, HR, 20123, kaleel,SC, 20134, Prasanth, SC, 2013 上面的数据被划分成使用年两个文件。 /tab1/employeedata/2012/file2 1, gopal, TP, 20122, kiran, HR, 2012 /tab1/employeedata/2013/file3 3, kaleel,SC, 20134, Prasanth, SC, 2013 添加分区可以通过添加分区表改变所述表。假设我们有一个表叫employee ，拥有如 Id, Name, Salary, Designation, Dept, 和 yoj等字段。语法： ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_spec[LOCATION 'location1'] partition_spec [LOCATION 'location2']...;partition_spec::(p_column = p_col_value, p_column = p_col_value,...) 以下查询用于将分区添加到employee表。 hive> ALTER TABLE employee> ADD PARTITION (year=’2013’)> location '/2012/part2012'; 重命名分区此命令的语法如下。 ALTER TABLE table_name PARTITION partition_spec RENAME TO PARTITION partition_spec; 以下查询用来命名一个分区： hive> ALTER TABLE employee PARTITION (year=’1203’)> RENAME TO PARTITION (Yoj=’1203’); 删除分区下面语法用于删除分区： ALTER TABLE table_name DROP [IF EXISTS] PARTITION partition_spec, PARTITION partition_spec,...; 以下查询是用来删除分区： hive> ALTER TABLE employee DROP [IF EXISTS]> PARTITION (year=’1203’);

MongoDB 插入文档本章节中我们将向大家介绍如何将数据插入到MongoDB的集合中。文档的数据结构和JSON基本一样。所有存储在集合中的数据都是BSON格式。 BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称Binary JSON。插入文档 MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下： db.COLLECTION_NAME.insert(document) 实例以下文档可以存储在 MongoDB 的 runoob 数据库的 col 集合中： >db.col.insert({title:'MongoDB 教程', deion:'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',by:'菜鸟教程', url:'http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.dtinone.com&urlrefer=087954d6c27420645d8ba4d7381bc2b7', tags:['mongodb','database','NoSQL'], likes:100}) 以上实例中 col 是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。查看已插入文档： > db.col.find(){"_id":ObjectId("56064886ade2f21f36b03134"),"title":"MongoDB 教程","deion":"MongoDB 是一个 Nosql 数据库","by":"菜鸟教程","url":"http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.dtinone.com&urlrefer=087954d6c27420645d8ba4d7381bc2b7","tags":["mongodb","database","NoSQL"],"likes":100}> 我们也可以将数据定义为一个变量，如下所示： > document=({title:'MongoDB 教程', deion:'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',by:'菜鸟教程', url:'http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.dtinone.com&urlrefer=087954d6c27420645d8ba4d7381bc2b7', tags:['mongodb','database','NoSQL'], likes:100}); 执行后显示结果如下： {"title":"MongoDB 教程","deion":"MongoDB 是一个 Nosql 数据库","by":"菜鸟教程","url":"http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.dtinone.com&urlrefer=087954d6c27420645d8ba4d7381bc2b7","tags":["mongodb","database","NoSQL"],"likes":100} 执行插入操作： > db.col.insert(document)WriteResult({"nInserted":1})> 插入文档你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据。 3.2 版本后还有以下几种语法可用于插入文档: db.collection.insertOne():向指定集合中插入一条文档数据 db.collection.insertMany():向指定集合中插入多条文档数据# 插入单条数据>var document = db.collection.insertOne({"a":3})> document{"acknowledged":true,"insertedId":ObjectId("571a218011a82a1d94c02333")}# 插入多条数据>var res = db.collection.insertMany([{"b":3},{'c':4}])> res{"acknowledged":true,"insertedIds":[ObjectId("571a22a911a82a1d94c02337"),ObjectId("571a22a911a82a1d94c02338")]}