spark和hadoop的区别 日志采集系统flume和kafka有什么区别及联系？

日志采集系统flume和kafka有什么区别及联系？

flume和Kafka的一些功能是相同的，但总的来说，它们是完全不同的；它们的场景是不同的，但它们可以一起使用。

简而言之，flume是一个分布式日志收集系统，它从各种服务器收集日志并将其传输到指定的位置，如HDFS。

Kafka是一个分布式消息中间件，有自己的存储，提供推拉数据访问功能。

整个过程如下：

登录服务器<--flume-->kafka-->hdfs-->离线计算

登录服务器<--flume-->kafka-->storm

希望我的回答能对您有所帮助

大数据和Java语言有啥区别？

大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。

软件开发是根据用户需求构建软件系统或系统的软件部分的过程。软件开发是一个系统工程，包括需求捕获、需求分析、设计、实现和测试。就业肯定软件开发是更好的就业

在学习大数据之前先学一门计算机编程语言。大数据的开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发是基于一些常用的高级语言，比如Java和Java。净额。Java具有简单性、面向对象性、分布式、健壮性、安全性、平台无关性和可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序。学习java会有一定的学习能力，然后学习其他语言和技术会容易得多。无论是Hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言的基础。

因此，如果你想学习大数据开发，你还需要至少掌握一门高级语言。例如，许多Hadoop和其他大数据处理技术都使用Java，比如Apache基于Java的HBase、acumulo和elasticsearchas。因此，学习Hadoop的首要条件之一就是掌握Java编程语言。

数据科学与大数据技术，简称“大数据”，这个专业好不好？

1. 数据科学与大数据技术，简称“大数据”，是计算机、人工智能等学科的交叉专业。

3. 自中国科学院首次开设“大数据技术与应用”专业以来，到目前为止，全国已有近300所高校开设了大数据专业，显示出该专业的人气。

4. 大数据人才报告显示，目前中国大数据人才只有46万人。据测算，未来几年，仅基础数据分析人才缺口就将达到1.4亿人，不亚于惊人的“天文数字”。

数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？

大数据分析师和数据分析师是两个完全不同的方向：

数据分析师，面向业务。需要了解很多经济管理方面的知识，如市场营销、管理、财务会计等。

由于专业适应度相对较低，很多领域都需要这个职位。

我们需要使用SPSS、Excel、SAS等软件查看数据，找出原因并得出结论。主要分析和解读数据背后的业务应用和因果分析、用户行为，数据分析的目的是营销

大数据分析师将大数据转化为小数据，然后利用高性能服务器提高计算速度。

大数据分析师，偏技术方向，适合程序员转型做。

在技术层面，我们需要做数据库优化，子表，缓存，新的数据查询和遍历方法。如果你有大量的数据，只有一部分数据用于分析，或者你需要做转换计算，那么你需要从20g数据中找出10g数据进行分析，所以这个时候你需要做技术。

数据仓库、数据库、数据表等需要ETL工程师。假设分析服务器，此时我们需要大数据云计算工程师。如果你开始学习数据库、服务器和编程，那么大数据分析师将成为工程师和程序员。

不要认为大数据很热门。你们公司有这么多数据吗？当你学习的时候，你有深厚的编程基础吗？

你们城市什么时候有很多工作？每个公司都需要数据分析师，而不是大数据人员。很多公司的数据量不是很大，不需要大数据人员。你想什么时候成为一名程序员？

大数据中的Scala好掌握吗，自学可以吗？

学习大数据技术需要掌握Scala。

但是，在学习Scala之前，您最好在一定程度上了解java和任何函数式语言（Haskell、SML等），特别是在您可以在编程范式之间自由切换之后。

Scala不偏向大数据方向的科学研究。它被用于许多地方，如火花。

1，JVM基础，与Java完全兼容。对于坚实的java基础的学生，学习斯卡拉非常友好！2！在普通工具中，水槽和Hadoop是用java编写的，Scale和卡夫卡是Scala编写的。

所以对于想学习大数据的学生来说，Scala确实是最受推荐的。

作为一种相对较新的语言，Scala有一个混乱的社区。在scala社区中有许多不同的尝试，主要是Java和Haskell，以及actor和reactive编程。如果你还没有掌握一个成熟的编程范例，我认为你很可能买不起Scala。！当java编程基础很好的时候，学习Hadoop系统，然后安排学习Scala，然后学习Scale，卡夫卡等等。这个顺序更科学合理，更容易让大家掌握。

推荐书籍：Scala编程，Scala函数编程https://www.toutiao.com/i6543924910664712718/

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，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，而商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：

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