spark集群部署 大数据现在很火，如果想学大数据，应该去哪里培训比较好？
大数据现在很火，如果想学大数据，应该去哪里培训比较好？
现在学习大数据的人越来越多了，很多学生在报名上思之前都提出了关于大数据实践的问题，上思的咨询老师也回答了很多问题，比如大数据培训和学习是否可靠，如何选择大数据培训机构等等。今天，尚思将写一篇文章来解释大数据培训和学习。
很多想参与大数据技术工作的人都参加过大数据培训，但大数据培训真的可靠吗？现在无论是大数据培训还是其他学习，我们都称之为职业技能学习，这是以工作为导向的。但是，工作的标尺是看不见的，它无法量化标准，所以有大数据培训这种专业力量培养的好与坏的情况，这个时候我们需要擦亮眼睛。在练习之前，我们应该考虑以下问题：
1。你需要大数据培训吗
首先，如果你想自学大数据技术，你必须具备自学能力。自学能力是学习it技能的必要条件。如果自学能力不够，建议不要这样做。自律必须很强。我们必须严格要求自己。我们不应该让懒惰占便宜。我们应该有计划地学习。
2. 大数据培训能得到什么帮助
既然我们已经把钱花在了大数据培训和学习上，就一定要注意投入和产出。首先要看这些钱是否比较值钱。大数据培训机构能为我们提供什么帮助，我们能得到什么？例如，它可以为我们提供一个良好的学习环境，在学习过程中督促学习，提高学习效率，为我们提供答疑和教学，制定一套合适的学习计划。
3. 培训后是否能找到合适的工作
最重要的是参加大数据培训后是否能找到合适的工作，即培训后是否能学到满足企业需要的大数据技术知识。
在我们考虑了以上几点之后，我相信您已经对大数据是自学还是培训有了一定的了解。如果你还不明白，可以请教尚硅谷老师。
2020大数据学习路线图：
伪分布式的spark/mapreduce是只供用来学习的吗？
首先，MapReduce出现较早。介绍了分布式大数据处理的基本思想。现在我在学习火花。Matei zaharia的毕业论文，即spark的介绍论文，已在CSDN上翻译成中文。
建议先学习MapReduce，主要是了解任务是如何执行的。都在网上。然后，spark学习应该关注于理解spark-to-SQL语句的执行机制。
不同的分布式框架有各自的优势和不同的业务场景。MapReduce可以更好地处理大量ETL服务，而spark则相对更侧重于机器学习。对于企业来说，如果这些业务能够在同一个集群上运行，就可以有效地降低成本。为了让不同的框架同时在同一个集群中运行，最重要的问题是如何分配资源。当没有纱线时，一个相对简单的方法是假设集群中有100台机器。我们将50台机器分配给spark，将其他50台机器分配给MapReduce。这似乎没什么问题。不过，如果我们每天只运行一个小时的MapReduce，其余大部分时间都在运行spark，那么一天就有23个小时，50台机器处于空闲状态，而spark的机器很可能有大量作业在队列中。这显然不是一种非常有效的使用集群的方法。
大学学大数据专业，毕业后有哪些工作岗位，待遇如何？
大数据是我的研究方向之一，让我来回答这个问题。
大数据是一个非常新的专业。早期，一些学校开设了数据科学专业。后来，随着条件逐渐成熟，一些高校开设了大数据专业。大数据专业的教学内容主要集中在三个方面，一是数学，因为大数据需要用到很多算法，所以数学基础对大数据研究者来说非常重要。一方面，统计方面，大量的大数据内容是统计的延伸，尤其是在大数据分析领域。还有计算机技术，大数据是物联网和云计算发展的必然产物，所以大数据的基础是计算机网络技术。
大数据专业毕业生就业面广。随着大数据从概念到产业的转变，大数据专业的毕业生大多从事大数据平台工程师的工作。他们的主要任务是搭建企业的大数据平台，并在平台上开发一些特定的功能。
当然，未来的大数据岗位涉及算法分析师、算法实现工程师、数据分析师、BI工程师（细分岗位较多）、数据工程师（采集、整理等）、程序员等
由于大数据领域人才缺口较大，从事大数据工作的工程师工资非常高。我相信，在未来相当长一段时间内，大数据相关岗位的工资水平将明显高于软件行业的平均水平。
此外，建议大数据专业的本科生继续攻读研究生。研究生学习协会将提供一个更好的研究平台，这将大大提高他们在职场的竞争力。
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