大数据需要学哪些内容 大数据处理为何选择spark？

大数据处理为何选择spark？

想做大数据处理分析，该专注于学spark还是深度学习呢？

Spark是一种工具，而深度学习是一种解决问题的策略。如果做大数据分析，至少要熟练使用一种工具，深入了解常用的算法。对于大数据分析，您不需要在代码级别和架构级别熟悉spark。因为它只是一个工具，你可以熟练地使用它。如果主题有很好的编程基础，一个月就足够学好SPARKSQL和SPARKML了。算法学习需要花费更多的精力。但如果受试者想学习深度学习，则不建议学习spark。由于目前常用的CNN、RNN等模型通常使用GPU代替CPU进行计算，而spark是一种内存计算框架，主要在CPU上完成计算，因此计算效率不如GPU高。因此，如果将深度学习用于大数据分析，则可以使用tensorflow和其他框架。

大数据里spark和hadoop的mr相比有哪些优势，能否用较通俗的语言解释一下？

Spark是一个内存计算框架，而Mr是一个离线计算框架。因此，与MR相比，spark具有更快的速度，尤其是迭代速度。当spark用于计算时，中间结果将缓存在内存中。当需要再次使用时，不需要从磁盘读取数据。Mr需要将中间结果写入磁盘，并在再次使用时从磁盘重新读取。磁盘I/O通常非常耗时。

除了离线计算速度更快之外，spark比Mr更适合场景，spark的流媒体模块可以实现实时或近线流媒体计算。

此外，sparksql使您可以轻松地使用SQL分析数据。

学大数据必须有Java基础吗，有哪些注意事项吗？

首先，大数据的基础由数学、统计学和计算机三部分组成。因此，从事大数据领域的研发需要一个系统的学习过程。

在大数据的技术架构中，编程语言是一个重要的组成部分。目前，大数据领域常用的编程语言有Java、python、R、Scala等，通常不同的岗位需要掌握不同的编程语言（与技术团队密切相关），所以学习大数据必须有编程语言的基础，但不是一定要有编程语言的基础，而是一定要有专业的基础java基金会。无论是通过统计还是机器学习，Python语言通常是数据分析最流行的选择。R语言也广泛应用于数据过滤、推荐系统等大数据应用中。

虽然学习大数据并不一定需要掌握Java语言，但掌握Java语言对学习大数据技术具有积极意义。一方面，Hadoop平台本身是用Java语言开发的。另一方面，Java语言具有良好的生态系统，在开发大数据登陆应用方面具有一定的优势，而且Java语言的性能稳定，使用Java语言的开发风险相对较小。

学习Java语言可分为三个阶段。第一阶段是学习Java的基本语法，重点是理解抽象，包括封装、继承、多态等概念；第二阶段是学习Java的分布式开发，重点是如何通过Java集成资源，包括数据库；第三阶段是学习Java的web开发，重点是理论理解web开发架构和服务组件开发。

在学习Hadoop开发的过程中，需要掌握Hadoop平台提供的API。通过大量的实验，我们逐渐掌握了如何在Hadoop平台下通过Java开发函数。

大数据需要学哪些内容 大数据 云计算 人工智能 不学c语言直接学java

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