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2021年，千锋教育迎来成立十周年的重要时刻。

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推荐4个云计算职业发展方向~ 云市场的红火和未来的前景，从两位马爸爸的交锋上面就可以看得出来。在这之前，我们需要首先了解一下那些受欢迎的云计算岗位，并了解公司雇主对他们的期望。然后，了解自己的简历需要增加哪些经验和技能，如何获取经验，以及如何回答雇主在面试期间提出的一些难题。以下概述云计算中的一些常见职业以及他们所需的技能： 1、云计算管理员：企业需要工作人员配置云部署并执行管理和监控任务，这个工作人员就是云计算管理者。需要具备坚实的知识基础，通过教育和培训，获得认证，可以为其在云计算领域的职业做好准备，确保其技能是最新的。管理员的大部分工作是云计算基础设施管理，所以公司的面试人员将询问应聘者的云计算管理体验，以及其熟悉的工具和平台。企业将会继续积极应用公共和混合云模型，并在谈论将工作负载合并到公共云及其好处。面试者可能会问应聘人员是否会采用DevOps工具，特别是随着越来越多的企业追求这个模式，它有利于云计算管理员获得DevOps相关工具的经验。

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大数据学习路线第一阶段：Linux理论（1）Linux基础；（2）Linux-shell编程；（3）高并发：lvs负载均衡；（4）高可用&反向代理

spark中的一些概念 RDD：在高层，每个Spark应用包含一个driver程序，它运行用户的主函数，在集群上执行不同的并行作业。Spark中提供的主要抽象是弹性分布式数据集（resilient distributed dataset, RDD），它是分布在集群节点中的已分区的元素集合，可以被并行处理。RDD从Hadoop文件系统中的文件创建，或者从驱动程序中已有的Scala集创建。用户也可以要求Spark将RDD持久化在内存中，允许它在并行操作中被高效地复用。最后，RDD可以从节点故障中自动恢复。 Spark SQL：一个用于处理结构化数据的Spark模块。和RDD API不同，Spark SQL提供的接口会提供给Spark关于数据的结构和计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用额外的信息来执行额外优化。有许多方式可以与Spark SQL交互，包含SQL和Dataset API。在进行计算时，无论使用哪种API/编程语言，都会使用相同的执行引擎。这意味着开发者可以基于数据变换的需要来自由切换不同的API。 Dataset：Dataset是分布式的数据集合。Dataset是Spark 1.6中新加入的接口，提供了RDD的优势（强类型化，应用lambda函数的能力），也提供了Spark SQL的优化执行引擎的优势。Dataset可以由JVM对象构造，然后通过函数变换（map, flatMap, filter等）来操纵。Dataset API在Scala和Java中可用。Python不支持Dataset API，但是由于Python的动态性，已经可以享受许多Dataset API的好处。（例如你可以通过row.columnName的方式自然地访问行中的字段）。R语言的情形与之类似。 DataFrame：DataFrame是一种有列名的Dataset。它在概念上等于关系数据库中的表或者R/Python中的数据帧，但是在底层有更多的优化。DataFrame可以从一个多重源构造，比如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或者既有的RDD。DataFrame API在Scala、Java、Python和R中可用。在Scala和Java，DataFrame被表示为多行Dataset。在Scala API中，Dataframe可以简单地表示为Dataset[Row]。而在Java API中，

Hadoop的核心组件 Hadoop自诞生以来，主要出现了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列多个版本。　　HDFS和MapReduce是Hadoop1的核心组件，Hadoop生态圈里的很多组件都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。在继Hadoop1之后出现了Hadoop2，Hadoop2在Hadoop1的基础上做了改进。相比Hadoop1，Hadoop2的三大核心组件分别是HDFS、MapReduce、Yarn。目前市面上绝大部分企业使用的是Hadoop2，本书使用的是Hadoop2.7.3这一版本。　　Hadoop2的一个公共模块和三大核心组件组成了四个模块，简介如下。　　(1)Hadoop Common：为其他Hadoop模块提供基础设施。　　(2)HDFS：具有高可靠性、高吞吐量的分布式文件系统。　　(3)MapReduce：基于Yarn系统，分布式离线并行计算框架。　　(4)Yarn：负责作业调度与集群资源管理的框架。

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