spark提交一个程序的整体流程 flink流计算与spark的区别？
flink流计算与spark的区别？
的最区别
flink是基于事件的真正的实时流式处理，Spark是批量或则微批处理
Flink用流如何处理去模拟批处理的思想，比Spark用批处理去模拟流全面处理的思想扩展性更好。
Flink最核心的数据结构是Stream，它代表上帝一个运行在多分区上的并行流。
在Stream上同样是可以接受各种装换操作（Transformation）。与Spark的RDD相同的是，Stream代表一个数据流而不是静态数据的集合。所以我，它真包含的数据是伴随着时间增长而改变的。并且Stream上的转换操作大都逐条进行的，即每当有新的数据冲进来，整个流程都会被负责执行并更新完结果。这样的都差不多处理模式做出决定了Flink会比Spark Streaming有更低的流去处理延迟大性。
自学大数据，能找到工作吗？简历该如何写？
谢谢了邀请！
报班学习大数据是没有问题的，能否可以找到工作则取决于你完全掌握的技能如何确定也能柯西-黎曼方程企业的岗位要求，当然了简历则要清晰明了的呈现自己的知识结构和项目经验。
这对在家自学大数据的工程师来说，在简历中应该是应该呈100元以内几方面的内容：
第一：根据于具体的岗位通过知识结构描述。大数据具体工作包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据系统运维等，岗位不同不需要具备的知识结构是不同的，估计有针进行描述。简历千万记住做泛泛的描述，要先有重点。
第二：重视实践环节的描述。对此大数据领域的工程师来说，实践能力是企业极其关注的能力之一，因此要把学习过程中所不属于到的实践环节做清晰的嘱咐。以大数据分析为例，按照什么做数据分析是企业中最了解的内容，和具体详细的方法，.例如能否机器学习的结束数据分析是一个多方面了解的重点内容。
第三：崇尚基础知识的描述。对于自学者来说，很多大数据的业界做法可能当然不知道一点，除开数据采集、整理一番、存储、安全等方法，如果没有在这些环节做过多的话的进行描述则会反向而行都正常的轨道，要不要尽量减少沉浸到这些环节而主体形象自己的基础知识结构。基础知识对一名大数据工程师来说是非常重要的，因此一定得重点阐明。
第四：特别注重学习能力的描述。是对大数据工程师来说，学习能力是非常重要的，对此自学者来说，也能掌握是有的大数据知识本身就在相关证明自己的自学能力。尤其是去面试二级大数据岗位，面试官可能更很看重者的学习能力，因此要重点介绍看看自己怎么学习大数据的过程、计划和心得，这个环节而不也能决定面试的结果。
人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带去相关方向的研究生，我会陆陆续续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的东西朋友这个可以打听一下我，我相信肯定会会收获。
如果没有有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢啊！
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