mysql使用入门教程 Hadoop和MapReduce究竟分别是做什么用的？
Hadoop和MapReduce究竟分别是做什么用的？
1. Hadoop是一个分布式系统平台，通过Hadoop可以方便地构建一个高效、高质量的分布式系统，它还有很多相关的子项目，也就是它的功能有很大的扩展，包括zookeeper、hive、HBase等。2MapReduce是Hadoop的核心组件之一。Hadoop应该是分布式的，包括两部分：一部分是分布式文件系统HDFS，另一部分是分布式计算框架MapReduce，这是必不可少的。也就是说，通过MapReduce在Hadoop平台上进行分布式计算编程非常容易。更详细地说，您需要阅读更多文档。
SparkVSHadoop有哪些异同点？
Spark是一个类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，由UC Berkeley amp lab开源，Spark中基于map reduce算法的分布式计算具有Hadoop MapReduce的优点。但与MapReduce不同，job的中间输出可以保存在内存中，因此不需要读写HDFS。因此，spark可以更好地应用于需要迭代的map-reduce算法，如数据挖掘和机器学习。优点应该是分布式体系结构相对类似，因此您可以快速入门。
学大数据之后能做什么工作？
1. 数据挖掘工程师
要做数据挖掘，我们需要一定的数学知识从海量数据中发现规律，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等
PS：常用的语言有python、Java、C或C，有些人用的python或Java更多。有时，MapReduce用于编写程序，然后Hadoop或Hyp用于处理数据。如果使用Python，它将与spark相结合。
2. Hadoop开发工程师
精通整个Hadoop生态系统的组件，如纱线、HBase、蜂巢、猪等重要组件，可以实现平台监控和辅助运维系统的开发。Hadoop工程师主要关注开发层面，即围绕大数据平台的系统级研发人员，精通Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，
3。数据分析员
数据分析员是一种数据分析员[“detɪʃəən]，是指从事行业数据收集、整理和分析，并根据数据进行行业研究、评估和预测的不同行业的专业人员。
PS：作为一名数据分析师，您至少需要精通SPSS、static、Eviews、SAS等数据分析软件。一个优秀的数据分析师不应该在业务、管理、分析、工具和设计方面落后。
4. 大数据分析师
流行点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体的大人才。如果你能做到所有这些并且有一些经验，那么薪水就不用说了。
5. 大数据可视化工程师
需要独立熟悉storm、spark等计算框架、Scala/Python语言、java开发、SSM项目、NoSQL如redis或mongodb、Linux基本操作、java多线程开发能力、程序设计模式、数据库和ETL流程。
在现代和当代的培训行业，如果你想赚钱，你必须跟上进步的步伐，踏上新技术的热潮。
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