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大數據一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力 范圍的數據集合。隨著互聯網和智能硬件的快速普及，數據呈爆炸式增長，數據量已經從 TB級別躍升到PB乃至ZB級別。數據總量增長率將維持在50%左右，到2023年，國內數據 總量將達到40ZB。

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大數據技術自學多久找工作？

聽說你對自學大數據技術感興趣，大數據技術自學多久找工作？別急，我來給你解答這個問題!大數據技術自學確實是一條很酷的路，但要想拿到好工作，還是需要一些時間和努力的。自學大數據技術需要的時間因人而異。每個

適合大數據技術入門學習的書籍推薦

大數據技術在當今的信息時代扮演著重要的角色，掌握相關知識和技能成為許多人的追求。然而，對于初學者來說，選擇合適的大數據技術入門書籍并不容易。作為一名新手，適合入門學習的書籍是必不可少的。讓我們一起來看

大數據技術自學出來怎么找工作？

在當今數字化時代，大數據技術成為了炙手可熱的職業領域之一。對于那些通過自學獲得大數據技術知識的人來說，如何找到一份滿意的工作是一個關鍵問題。大數據技術自學出來怎么找工作?讓我們一起來揭秘自學大數據技術

零基礎自學大數據方向從哪開始？

隨著信息時代的到來，大數據已經成為了各行各業的核心競爭力。對于零基礎的學習者來說，自學大數據方向可能有些困惑，不知從何處著手。那么，零基礎自學大數據方向從哪開始？小白應該如何規劃呢?1.掌握基本概念首

如何零基礎自學大數據技術？技術學習路線是怎樣的？

成為一名大數據專業人員需要掌握一系列技術和工具，對于零基礎的學習者來說可能顯得有些困難。但不要擔心!如何零基礎自學大數據技術?技術學習路線是怎樣的?本文將為您介紹一條零基礎自學大數據技術的學習路線，幫

零基礎學大數據要多久？如何規劃學習時間？

大數據技術在當今的科技領域中扮演著重要的角色，而對零基礎的人來說，學習大數據可能會感到困惑。他們可能會疑惑，零基礎學大數據要多久?如何規劃學習時間呢?首先，需要明確的是，學習大數據是一個長期的過程，需

大數據學多久可以入門？

隨著大數據技術的廣泛應用，越來越多的人開始對大數據領域產生興趣，并想了解學習大數據需要多長時間才能入門。在這篇文章中，我將探討大數據學多久可以入門，并幫助你理解入門大數據所需的時間和路徑。1.入門大數

大數據工程師適合女生嗎？

作為一個女生，你或許對于成為一名大數據工程師感到好奇，想知道這個職業是否適合自己。在這篇生動有趣的SEO文章中，我們將探討大數據工程師職業的適合性，為女生揭示其中的機遇和魅力。大數據工程師是一個高度技

大數據入門級教程：解鎖數據世界的奇妙之門！

在這個數據驅動的時代，大數據已經成為了各個行業的重要組成部分。想要入門大數據技術，但又不知從何處開始?別擔心!本文將為您介紹一些生動有趣的大數據入門級教程，幫助您輕松解鎖數據世界的奇妙之門!1."Py

零基礎學大數據算法，究竟難不難？

其實只要我們稍微留意一下，就能夠發現現在大數據的發展正處于初步爆發的階段，不管是企業還是政府都已經認識到了大數據存在的重要意義，政府也開始持續的推出大數據發展的相關政策。正是由于社會上有所需求，所以有很多人才打算加入到大數據行業的發展過程之中，有很多都是零基礎的學習者，他們就想要知道零基礎學大數據算法可行嗎?

小白學習大數據要什么基礎？

很多小伙伴發現現在進入大數據行業將獲得巨大的發展機遇，因此想要進入該行業就需要掌握相關技能。小白學習大數據要什么基礎呢？想要進入大數據行業需要掌握至少一門計算機編程語言，例如Java。其次是要有Linux基礎，還要掌握Spark和MySQL數據庫相關技能。

零基礎可以學大數據嗎？要學多久

大數據工程師是當今競相爭搶的熱門人才，那么零基礎可以學大數據嗎？零基礎是可以學習大數據的。目前有兩種學習方式：自學和培訓班。相對于自學來說，參加培訓班更適合零基礎學員。因為培訓機構的大數據課程是專門針對零基礎設置的，可以帶領小白快速從入門到精通。那么參加大數據培訓機構有哪些優勢呢？

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大數據都學什么？5大核心知識必學內容有哪些

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同學，你好！你問大數據報班多少錢是想要成為數據分析師嗎？現如今互聯網時代中，數據分析...詳情>>

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同學，你好！大數據的確是現在最火的話題了，而事實上企業離開了大數據之后，發展也會停滯...詳情>>

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大數據數據分析師要學什么？好就業嗎

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數據分析師培訓班費用是多少？

同學，你好！數據分析師培訓班費用會在幾千元到幾萬元不等，培訓的內容越多，那么收費就會...詳情>>

大數據培訓機構 大數據培訓機構哪些好如何選擇靠譜的大數據培訓機構？這些問題你需要了解

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kafka集群啟動

啟動Kafka集群通常涉及以下幾個關鍵步驟：1.安裝Kafka：首先，在每個計劃作為Kafka節點的服務器上安裝Kafka。可以從ApacheKafka的官方網站下載Kafka的二進制發行版，然后按照

hadoop到底能干什么

Hadoop是一個開源的分布式計算框架，旨在處理大規模數據集并提供高可靠性、高性能和可擴展性。它主要由Hadoop分布式文件系統(HDFS)和Hadoop分布式計算框架(MapReduce)組成，同時

hadoop有用嗎

Hadoop是一個開源的分布式計算框架，它被廣泛應用于大數據處理和分析領域。以下是Hadoop的一些主要優點和應用場景：1.處理大規模數據：Hadoop能夠處理大規模的數據集，包括結構化數據、半結構化

kafka如何創建topic

要創建Kafka中的Topic，可以按照以下步驟進行操作：1.啟動Kafka集群：確保你已經啟動了Kafka集群，包括Zookeeper和KafkaBroker。2.連接到Kafka服務器：使用Kaf

hadoop完全分布式集群搭建方法

Hadoop是一個開源的分布式計算平臺，可用于處理大數據集。在使用Hadoop之前，需要先搭建一個Hadoop完全分布式集群，下面是一些簡單的步驟和注意事項：1.先安裝好Java環境，因為Hadoop依賴于Java。2.下載Hadoop的二進制文件。

索引有什么作用?在mongodb中索引分為幾類

索引(Index)是數據庫中的一種數據結構，用來提高數據檢索的效率。它們可以幫助數據庫系統快速地定位和訪問需要的數據。在 MongoDB 中，索引也很重要，可以提高查詢和排序的效率。

如何進行數據清洗?數據清洗的基本流程

數據清洗是數據預處理的一個重要環節，其目的是對原始數據進行篩選、轉換、填充、合并等操作，使數據變得更加規范、完整、準確，從而提高后續數據分析的質量和效率。數據清洗的基本流程包括以下幾個步驟：

主鍵約束是什么意思?如何實現mysql主鍵約束

主鍵約束是一種在數據庫中用于保證表中某個列的唯一性和非空性的約束，該列將成為表的主鍵。主鍵的作用是為了唯一標識表中的每一行數據，以方便數據的管理和查詢。

eureka和zookeeper的區別對比

Eureka和Zookeeper都是服務發現和注冊的工具，但它們有以下幾個不同點：架構設計：Eureka采用了集中式的架構，其中一個服務作為Eureka Server，其他服務都作為Eureka Client連接到Eureka Server；而Zookeeper采用了分布式的架構，每個節點都可以同時作為Server和Client，構成一個Zookeeper集群。

Zookeeper選舉機制具體是什么

ZooKeeper的選舉機制是一種基于Paxos算法的分布式選舉算法，用于在ZooKeeper集群中選擇一臺Leader服務器。Zookeeper使用了以下幾個步驟：選舉觸發：當集群中的Leader節點宕機或者出現網絡分區等情況時，會觸發新一輪的選舉過程。

Zookeeper和Eureka的區別都有哪些？

Zookeeper和Eureka都是分布式系統中常用的服務發現和注冊組件，它們的主要區別如下：數據一致性：Zookeeper是一個高度可靠的分布式數據一致性解決方案，能夠保證數據的一致性和可靠性；而Eureka則是一個基于AP(可用性和分區容錯性)設計的服務發現組件，可以在網絡分區的情況下保證可用性。

hbase三種查詢方式是什么

在HBase中，常用的三種查詢方式分別是Scan、Get和Filter，具體介紹如下：1.Scan：Scan是HBase中一種全表掃描的方式，可以掃描指定表的全部或部分數據，并按照一定的條件進行過濾和排序。Scan支持多種過濾器，包括RowFilter、QualifierFilter、ValueFilter等，可以通過這些過濾器實現數據的精確過濾和匹配。

大數據開發：Flink on Yarn原理

這個Container通過Application Master啟動進程，Application Master里面運行的是Flink程序，即Flink-Yarn ResourceManager和JobManager。

大數據開發基礎：Java基礎數據類型

在Java基礎入門學習階段，Java基礎數據類型無疑是基礎當中的重點，掌握基礎數據類型，對于后續去理解和掌握更深入的理論，是有緊密的關聯性的。今天的大數據開發基礎學習，我們就來講講，Java八種基礎數據類型。

大數據開發：基于Hadoop的數倉設計

企業級的大數據平臺，Hadoop至今仍然占據重要的地位，而基于Hadoop去進行數據平臺的架構設計，是非常關鍵且重要的一步，在實際工作當中，往往需要有經驗的開發工程師或者架構師去完成。今天我們就來講講，基于Hadoop的數倉設計。

Kafka工作原理入門

Kafka在大數據技術生態當中，以作為消息系統而聞名，面對活躍的流式數據，提供高吞吐量的服務，在實時大數據處理場景下，可以說是一大利器，國內外大廠都有應用。今天的大數據開發技術分享，我們就主要來講講Kafka框架的工作原理。

Java大數據開發：Java基礎類庫和API

作為大數據重要基礎的Java語言，在大數據學習當中的重要性還是非常高的。Java作為一門有著悠久歷史的語言，想要學好還是有很多可參考借鑒的學習思路的。今天的Java大數據開發分享，我們主要來講講Java基礎類庫和API。

Apache Kafka分布式流式系統

通過Kafka提供的API可以處理同一消費者組中多個消費者之間的分區平衡以及消費者當前分區偏移的存儲。值得特別注意的是，Kafka是按照預先配置好的時間保留分區中的消息，而不是根據消費者是否消費了這些消息。

大數據開發：分布式文件存儲系統簡介

在分布式存儲技術體系當中，分布式文件存儲是其中的分類之一，也是大數據架構當中常常用到的。得益于Hadoop的高人氣，Hadoop原生的HDFS分布式文件系統，也廣泛為人所知。但是分布式文件存儲系統，并非只有HDFS。今天的大數據開發分享，我們就主要來講講常見的分布式文件存儲系統。

MapReduce排序問題

Hadoop MapReduce，作為分布式計算的第一代引擎，其經典的地位是不容動搖的，而越是經典越是有代表性的東西，也就越需要去深入理解其中的原理和運行機制。今天的大數據開發分享，我們主要來講講MapReduce排序問題。

數據倉庫建模方法與模型

大數據平臺當中的數據倉庫，往往需要通過建模來更好地對數據進行存儲和管理，這其中涉及到性能、成本、效率、質量等多方面的綜合考量，對于工程師來說，也需要細細規劃。今天的大數據開發分享，我們主要來講講數據倉庫建模方法與模型。

數據倉庫建模之范式建模

在數據倉庫領域，提起數據建模，范式建模作為一種經典的理論，其地位是不容小覷的。Inmon的范式建模理念，在傳統業務的數據倉庫建模當中，尤其受到青睞。今天的大數據開發分享，我們就來講講數據倉庫建模之范式建模。

Spark的幾種部署方式

作為大數據的第二代代表性框架，Spark在大數據生態圈的地位，不必特意強調，大家也能看得清楚。Spark在學習初期，進行部署配置是非常關鍵的一個環節，今天的大數據開發分享，我們就主要來講講Spark的幾種部署方式。

Centos常用管理命令

今天給大家帶來的是大數據開發-Centos常用管理命令解析，本篇內容主要是講的命令。這種基礎性的知識還是需要記住，這樣才能幫助我們提高工作的效率，以下就是Centos常用管理命令。

數據庫和數據倉庫的區別是什么？

它一般存放的是行為類數據，比如你點擊一次網頁，這些都會被記錄下來存放在數據倉庫中，當然個人信息一般也會從業務數據庫同步一份到數據倉庫中。數據庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。

“未知”的數據對數據分析和可視化有什么影響？好處和壞處是什么？

數據分析應該建立在數據的完整性、及時性與準確性上面，隱藏了未知數據或許可以給工作帶來一些小方便，但是如果數據本身是殘缺的，那么分析出來的結果也是值得懷疑的，畢竟缺少了數據的完整性就更別提數據的準確性了，而數據不準確的數據分析結果還可靠嗎?

手寫算法-ip轉int

大數據通常包含的數據集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的經過時間內捕獲、整理、管理和處理數據的能力。大數據哲學包含非結構化，半結構化和結構化數據，但是主要關注于非結構化數據。

生成所有的括號對

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無重復字符的最長子串

建立一個256位大小的整型數組 freg ，用來建立字符和其出現位置之間的映射。維護一個滑動窗口，窗口內的都是沒有重復的字符，去盡可能的擴大窗口的大小，窗口不停的向右滑動。(1)如果當前遍歷到的字符從未出現過，那么直接擴大右邊界;

大數據之蛇形矩陣

我們最終要輸出的是以蛇形擺放之后的字符串再按行串聯在一起之后的結果，也就是說每一個字母擺放的列并不重要，重要的是擺放的行號。我們可以很容易想到通過數組維護每一行當中擺放的字母，最后將每一行的結果串聯即可。所以問題就只剩下了，我們如何知道每一個字母應該擺放在哪一行?

大數據之兩數相加

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設計一個實時的流式計算Wordcount

使用Kafka對接SparkStreaming計算，那么要保證數據不丟失，和不重復的話，要使用直連方式，并且保證一次性語義，手動管理Offset即可，那么在實現過程中，Offset一定不能丟，所以要手動管理，然后把它保存到其他存儲位置即可，每次能拿到保存好的Offset就...

大數據之最長回文串

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兩兩交換鏈表中的節點

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大數據之三數之和

給定一個包含 n 個整數的數組 nums，判斷 nums 中是否存在三個元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ?找出所有滿足條件且不重復的三元組。

大數據Hadoop面試題——Hadoop干什么用的？

在當今的數字化時代，大數據扮演著重要的角色，挖掘數據價值成為企業競爭的關鍵。而Hadoop作為大數據處理的利器，被譽為大數據世界的魔法師。Hadoop究竟干什么用的呢?它能夠幫助我們處理龐大的數據，解

大數據行業2年工作經驗的面試題有哪些？

面試是進入大數據行業或者在該行業發展的重要一步。對于有著2年工作經驗的人來說，面試中的問題會更加具體和專業。大數據行業2年工作經驗的面試題有哪些?讓我們一起來了解大數據行業的面試真題吧!大數據行業2年

大數據kafka面試題——kafka和flume的區別是什么？

隨著大數據時代的到來，Kafka和Flume成為了大數據處理中常用的工具。在大數據相關的面試中，經常會遇到關于Kafka和Flume的區別的問題。本文將揭秘這個問題的答案，并通過生活實際和熱點新聞為你

大數據部署Kafka面試題解析：實時同步Kafka

在大數據領域，Kafka作為一種高性能的分布式消息隊列系統，被廣泛應用于實時數據處理和數據流傳輸。對于那些準備參加大數據部署Kafka面試的人來說，了解與實時同步Kafka相關的面試題是非常重要的。在

大數據部署Kafka面試題：Kafka的部署與管理

Kafka作為一款高性能、可擴展性強的分布式消息隊列系統，被廣泛應用于大數據處理和實時流式數據處理場景中。因此，掌握Kafka的部署與管理技巧成為了大數據領域的重要技能。本文提供一些關于大數據部署Ka

大數據面試中關于kafka原理的面試題

大數據技術在當今互聯網時代起著舉足輕重的作用。在大數據領域中，Kafka是一個備受關注的分布式消息隊列系統。因此，關于Kafka原理的面試題成為大數據面試中常見的考點之一。在這篇文章中，我將向你介紹一

揭秘大數據面試必考面試題：快速掌握關鍵知識！

當今，隨著大數據技術的迅猛發展，大數據行業出現了越來越多的就業機會。如果你希望在大數據領域取得成功，面試是不可避免的一步。在這篇生動有趣的文章中，我們將揭秘大數據面試的必考問題，幫助你快速掌握這個領域

大數據面試題集合：輕松掌握Zookeeper查看集群狀態技巧！

在大數據領域的面試中，對于Zookeeper的理解和使用是一個重要的考察點。作為一個分布式協調服務，Zookeeper在大數據集群中發揮著重要的作用。本文將為您介紹一些生動有趣的大數據面試題，幫助您輕

大數據的五個V是什么?

卷(Volume)-卷表示卷，即以高速率增長的數據量，即以PB為單位的數據量，速度(Velocity)–速度是數據增長的速度。多樣性(Variety)–多樣性是指不同的數據類型，即各種數據格式，例如文本，音頻，視頻等。

數據及集群管理（三）

缺點是split和compaction會很頻繁，特別是數量較多的小Region不同的split，compaction，會導致集群響應時間波動很大，Region數量太多不僅給管理上帶來麻煩，設置會引起一些HBase個bug。

數據及集群管理（二）

通過配置一次拉取較大的數據量可以減少客戶端獲取數據的時間，但是他會占用客戶端的內存，有三個地方可以進行配置，在HBase的conf配置文件中進行配置hbase.

數據及集群管理（一）

默認情況下，在創建HBase表的時候會自動創建一個Region分區，當導入數據的時候，所有的HBase客戶端都向Region寫數據，知道這個Region足夠大才進行切分，一種可以加快批量寫入速度的方法是通過預先創建一些空的Regions，這樣當數據寫入HBas...

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    掌握萬能的JavaSE開發、大數據必知必會的MySQL、Linux和Shell腳本以及基于Springboot的數據服務研發。

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    基于Restful風格的數據服務項目、數據可視化項目。

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    離線數據工程師、數據倉庫工程師、ETL工程師、數據采集工程師、數據支持工程師、BI商業分析師、數據可視化工程師、Hadoop工程師、Spark工程師。

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    數據服務開發、離線數據倉庫開發、BI商業分析

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    Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、數倉架構、維度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。

  • 項目

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    掌握流數據接入、基于Flink實時數據開發、流批一體數據倉庫開發、數據湖開發、實時ETL、實時監控系統和京東實時數據開發。

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    實時工程師、Flink工程師、實時數據倉庫工程師、實時ETL工程師、Spark工程師

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    Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

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    本書首先從技術層面講解了Spark的機制、生態系統與開發相關的內容；然后從應用角度講解了日志分析、推薦系統、情感分析、協同過濾、搜索引擎、社交網絡分析、新聞數據分析等多個常見的大數據場景下的數據分析。在每個場景中，首先對場景進行抽象與概括…

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    *以上數據來源于千鋒內部統計，數據統計截止時間：2022年5月27日

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