大数据只需要掌握hadoop吗

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加米谷大数据科技
2019-05-24 · 大数据人才培养的机构
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学习大数据肯定需要学习Hadoop技术,Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要,Hadoop是大数据技术的基础,对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度,会决定在大数据技术道路上走多远。

Hadoop学习之后,还得学习Spark,它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS、Hive,可融入Hadoop的生态系统,以弥补MapReduce的不足。

这是大数据技术学习的两大重点。

迈杰
2024-11-30 广告
RNA-seq数据分析是转录组研究的核心,包括数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化等步骤。数据预处理主要是质量控制和去除低质量序列。序列比对使用HISAT2、STAR等工具将reads比对到参考基因组。定量分析评估... 点击进入详情页
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DoramiHe
2018-04-06 · 知道合伙人互联网行家
DoramiHe
知道合伙人互联网行家
采纳数:25332 获赞数:59543
2011年中山职业技术学院毕业,现担任毅衣公司京东小二

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如果只是应用Hadoop/Spark进行数据分析,那么JavaSE只需要基本了解就行了,重点在于深入理解Hadoop/Spark各自的计算模型和实现原理,以及常见的数据分析方法和分布式算法。实际的分析工作,甚至可以不使用java,使用各自的streaming接口用任意语言编写。另外,Spark与Hadoop不同,原生语言是Scala。

如果要深入学习两个框架的实现,阅读源代码的话,那肯定就得学习Java/Scala了,建议在掌握基础之后边看代码边查相应的语言特性。

对初学者,建议还是从应用入手,在使用的过程中,自然地一步步了解实现。
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