mapreduce如何解决大数据计算问题 elastic map reduce是什么？

elastic map reduce是什么？

Amazon Elastic Map Reduce(Amazon EMR)是一种Web服务，让用户还能够快速、快速并经济地去处理大量的数据。

机器学习时数据量太大，不能一次性装进内存该怎么办？

在当前海量的数据的场景下，在做数据分析的过程中你经常会遇到数据过大不能再装入内存的情况，情况提供给一些简单的处理思路：

（1）装换数据量。延后对数据参与预处理，将每条样本建议使用编码通过压解存储（结合hash还可尽快增加内存占用），而后的分析过程中再无法读取压缩文件再逐个选择还原并去处理即可解决，这样的话是可以令写入到内存的数据量变小，增加内存占用。

（2）需要大数据计算框架。如果不是数据量太大（百G或则T级别），压缩很有可能已经不是什么好点的解决方案了（处理速度过慢），这时候是可以采取什么措施hadoop等框架，借用map-reduce的计算模型调用大量计算能力接受处理（要是你没有大量计算出力且数据非涉密，可以考虑到各大云服务厂商提供给的计算能力），现在的计算框架早就支持什么了多种语言来基于mr计算模型，使用过来确实是非常的方便。

如果没有觉得有所领悟就请点个在看吧

数据分块：通用做法是将训练数据分成大小之和的batch，根据显存大小按照batchsize，剃度的更新也每个batchsize没更新三次。

数据压缩：像tensorflow就这个可以选择类型将数据怎么制作为tfrecord格式，一种二进制格式，数据处理下来速度更快。

请问如何成为大数据测试工程师？

大数据作为当代第一吸金的领域，让了一批又一批的学生来继续进修大数据，但这对大数据的学习又是很陌生的，真不知道如何下手，真不知道该怎么样啊才能下一界大数据工程师。今天就对于两种不同的人群来结论下呼和才能下一界大数据工程师。

1、对应届生

个人都觉得应届生肯定打好基础，大学本科象都会开办数据结构，算法基础，操作系统，编译原理，计算机网络等课程。这些课程你必须好好学，基础牢固了学其他东西问题都不是很大，而且好多大公司去面试都会问这些东西。要是你准备着从事IT行业，这些东西对你会很有帮助。

至于学什么语言，我感觉对大数据行业来说，Java肯定比较多。有时间有兴趣的话也可以学学scala，这个语言写spark比较比较棒。

集群环境必须得搭站了起来。有条件的话是可以搭一个小的分布式集群，没条件的可以在自己电脑上装个虚拟机然后搭一个伪分布式的集群。一来能好处你充分认识Hadoop，而来这个可以在上面做点求实际的东西。你所有踩得坑都是你充裕的财富。

然后再就也可以试着写一些数据计算中较常见的去重，排序，表关联等你的操作。

对于我来说，面试应届生就问你的基础，笔试大多是数据结构和算法方面的，如果没有你基础还好但是有一定的大数据方面的经验，基本都都会过。

2、对有工作经验想转行成功的

通常实际考察三个方面，一是基础，二是学习能力，三是能解决问题的能力。

基础挺好的考察，给几道笔试题交了任务基本就明白什么水平了。

学习能力我还是非常重要的，要知道写Javaweb和写mapreduce肯定不一样的。大数据处理技术目前都是好多种，而且企业带的时候也不单凭不使用一种，再一个行业发展比较好快，要最关键的时刻怎么学习新的东西铁钩到实践中。

解决问题的能力在什么时候都也很最重要，数据开发中尤为重要，我们同常会遇见很多数据问题，诸如终极才能产生的报表数据对不上，一般来说一份终版的数据来讲来源于很多原始数据，中间又经由了n多全面处理。具体的要求你对数据很敏感，并能把握问题的本质，溯本求源，在尽很可能短的时间里解决问题。

手中掌握计算机技术、hadoop、spark、storm开发、hive数据库、Linux操作系统等知识，必须具备分布式存储、分布式计算框架等技术，认识大数据处理和分析技术，走向大数据平台建设与服务企业的技术人才。

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