开发spark用java合适吗 java开发，转大数据好还是机器学习？
java开发，转大数据好还是机器学习？
谢谢。我建议转向大数据。
我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。
此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。
目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。
最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。
大数据处理为何选择spark？
Spark是大数据时代的产物。它可以基于HDFS中存储的海量数据，对每个数据节点上的任务进行分布式处理。Spark将大规模计算任务分解为有向无环图，并按拓扑顺序执行图中的任务。通过yarn的调度，可以充分利用分布式系统的计算资源（主要是CPU和内存）。与MapReduce相比，spark可以基于内存计算（内存不足时重新存储磁盘）进行改进，而MapReduce基于磁盘计算，因此spark的计算速度相当快，可以将普通MapReduce的耗时压缩10倍。在我们的日常工作中，我们可以早点完成数据处理，早点下班。
在大数据场景下，如果使用传统的MySQL数据库通过SQL进行查询，需要花费大量精力将数据库和表分开，维护数据，并且经常面临数据库查询速度慢的问题。您仍然需要有一个基于HDFS的数据仓库，并使用spark进行数据处理。快用火花！
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