spark原理与架构 对于java基础，是应该掌握底层原理，还是方法的熟练使用？
对于java基础，是应该掌握底层原理，还是方法的熟练使用？
两者都要掌握并深入实践。
39岁转行做大数据如何？
作为一个IT人员，分享一些个人观点。
年龄在IT行业中仍然非常重要。如果35岁以后不加入领导层，或者行业专家基本失去竞争力，一旦公司业务不好，老程序员将首当其冲地承担裁员团队的重任。
学位和专业也是限制因素。如果你拥有高学历（硕士以上学历）和专业对口（计算机或数学相关专业），在39岁的时候，你可能还有一线希望，但与此同时，你应该做好心理准备，你可能会受到歧视。
我不认为现在转向大数据是明智的，但它更像你的描述。我做过项目经理，这可能是个突破点。但毕竟是这个行业。缺乏技术应用和项目细节方面的经验。因此，大数据可以自己学习。很难找到工作。如果你真的感兴趣，你可以学到更多。经过几年的经验，你可以成为大数据项目的项目经理。
注意：三思而后行
实现了spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复和存储系统交互。Spark核还包含了弹性分布数据集的定义。
Spark是一个用于操作结构化数据的程序。通过sparksql，我们可以使用SQL或hive（HQL）来查询数据。它支持多种数据源，如hive table、JSON等，除了提供SQL查询接口外，还支持SQL与传统RDD的结合。开发人员可以在应用程序中同时使用SQL和API来查询和分析数据。
spark提供实时数据流计算的组件（如web服务器日志或消息队列）是数据流。
是一个搜索引擎，支持全文搜索，快速查询es数据。
如何使用它取决于业务场景。
EsSpark.savetoJson文件（）这样的API可以将数据以JSON格式保存到es。
当然，您也可以使用spark读取ES中的数据，但一般来说，用Java操作ES更方便。
spark原理与架构 spark分布式计算原理 简述spark工作原理
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