sparkstreaming状态管理 sparkstreaming和flink区别？

sparkstreaming和flink区别？

sparkstreaming:是一套框架，是Spark核心API的一个扩展，可以实现程序高吞吐量的、具备什么容错机制的实时自动流数据的处理。Spark Streaming收得到Kafka、Flume、HDFS等各种来源的实时动态输入数据，并且处理后，全面处理结构能保存在HDFS、DataBase等各种地方。

flink:是由Apache软件基金会开发的开源软件流处理框架，其核心是用Java和Scala编译程序的分布式流数据流引擎。

spark streaming什么时候调用tolist？

我总觉得是当你必须专用List所特有的方法和属性的时候还要ToList诸如Add，AddRange，Remove，ForEach等等另如果没有IEnumerable是依附于EntityFramework的话，在没有ToList或则foreach等的情况下，程序绝对不会去可以查询数据库，完全是到最后在一起网上查询，总是会倒致SQL语句过于复杂而令想执行的很慢，而且一些不能不能转为SQL语句的操作会出十分

大数据主要学习哪些内容？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同样的都是一名教育工作者，我来回答再看看。

大数据当经过多年的发展，早就逐渐无法形成了一个比较好庞然且系统的知识体系，整体的技术成熟度也早就比较比较高了，所以我当前学习大数据技术也会有一个比较好好的学习体验。

因此大数据牵涉到的内容也很多，但大数据技术与行业领域也有比较松散的联系，所以才在自学大数据的时候，既也可以从技术角度出发，也这个可以立足行业来学大数据。是对学生来说，可以不从大数据技术体系来学，而是对职场人来说，可以不结合自身的行业和岗位任务来自学大数据。

不论是学生还是职场人，要想学大数据都要掌握到200以内几个基本是内容：

第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于自学大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定得怎么学习的。编程语言也可以从Python就开始学起，不过如果不是未来要畜牧兽医相关专业专业的大数据开发，也也可以从Java又开始学起。计算机基础知识的学习更具肯定会的难度，学习过程中要如此重视实验的作用。

第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定最感谢数据分析，所以我以及数据分析基础的数学和统计学知识就也很重要了。数学和统计学基础这对大数据从业者未来的成长空间有比较好重要的影响，所以我一定要认可这两个方面知识的学习。

第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台比较复杂到分布式存储和分布式计算等基础性工作功能，手中掌握大数据平台也会对此大数据技术体系不能形成较深的认知程度。对于初学者来说，也可以从Hadoop和Spark就开始学起。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要注意的研究方向几乎全部在大数据和人工智能领域，我会陆陆续续写一些跪求互联网技术方面的文章，比较感兴趣朋友是可以关注我，也许肯定会会有所。

要是有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或则是考研方面的问题，都也可以在评论区留个言，或则私戳我！

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