2020-04-08 18:06发布
学习大数据一定要先学习java，因为大数据的好多软件、工具、环境都是基于java的，比如hadoop、zookeeper、flume，sqoop等。所以有java基础后，再学大数据是个锦上添花的事情，后期再学习大数据会比较轻松一点。
大数据肯定是要有语言基础的，而Java是应用最广泛也是大数据中最常用的。为啥不想学Java呢？因为难么？
不可以，很多大数据框架底层都是通过java语言来实现的，例如 Hadoop，在学习Hadoop的一个前提条件，就是掌握Java语言。学会java语言在一定程度上对学习大数据的起到了助力的作用。而且Java语言是目前最为广泛使用的编程语言，它十分的容易学习而且也很好用。学习java更有利于对代码的理解与运用。
如果不学习java，从本质上来说也可以学习大数据。也有python+大数据。但是个人觉得大数据很多核心内容是java语言编写的，要想学习的更好，更透彻，还是需要学习java语言。这样的前景和钱景都更好。加油吧，少年！
正常来说 你是需要有一门语言支持的，正在大数据中 hadoop里mapreduces 也是用java写的，然后如果用spark的话那也需要有一门语言scala来支持，如果学会java了学scala很简单的。
不可以哦，大数据是需要语言支撑的，
Java语言是大数据的基础
学大数据还是要学习Java语言的
Flume简介 Flume 是Cloudera(就是CDH的那个公司) 开发的实时日志收集系统，它是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 Flume可以根据需求接收不同的数据类型，同时将接收的数据发送到其他的具有接收能力或者处理能力的地...
对于相对简单的环境，按照通用的元数据管理标准建立一个集中式的元数据知识库。 对于比较复杂的环境，分别建立各部分的元数据管理系统，形成分布式元数据知识库，然后，通过建立标准的元数据交换格式，实现元数据的集成管理。...
离线是将一定时间内的数据统一处理后加入到数据仓库中，实时是每来一条数据处理一条并加入到数据仓库中，数据的时效性较高
分层是数据仓库解决方案中，数据架构设计的一种数据逻辑结构 ，通过分层理念建立的数据仓库，它的可扩展性非常好，这样设计出来的模型架构，可以任意地增减、替换数据仓库中的各个组成部分。数据仓库分层的原因1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过...
兰州是二线城市，大数据发展不如一线城市，但是发展还是不错的，尤其兰州新区最近几年发展势头很高，所以说找工作以及未来的发展还是很不错的。现在大数据正式火爆的时候，所以现在学习还来的及，未来三到五年是大数据发展最为快速的时期。...
首先，从架构上，实时数仓与离线数仓有比较明显的区别，实时数仓以Kappa架构为主，而离线数仓以传统大数据架构为主。Lambda架构可以认为是两者的中间态。其次，从建设方法上，实时数仓和离线数仓基本还是沿用传统的数仓主题建模理论，产出事实宽表。另外实时...
Jdk的安装及配置Mysql5.5安装安装maven ：本人使用的是idea自带的maven工具。
你的意思是采用java语言编写的那些大数据工具吧，比如hadoop、flume、zookeeper，这些的话，每个人对难易的感受是不一样的，个人感觉不是学起来不是太难，但是要把握学习的深度，不要死抠底层，问题就不是很大...
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是可视化的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深...
这跟年限关系并不代表，主要看技术能力，工作10年技术不行，薪资一样相对较低，毕业一年技术很牛，工资也没有上限，技术可以的话，一线城市薪资能达到5位数
在线上的hadoop集群运维过程中，hadoop 的balance工具通常用于平衡hadoop集群中各datanode中的文件块分布，以避免出现部分datanode磁盘占用率高的问题（这问题也很有可能导致该节点CPU使用率较其他服务器高）。可能的原因：突然磁盘使用率变高而文件块数并没...
其实属于一个领域，先用大数据技术将数据进行采集、存储、计算，然后根据结果利用机器学习搞一些模型、算法进行预测，人工智能建立在这之上
PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左側排名或佩奇排名。 是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，自从Google在商业上获得空前的成功后，该算法也成为其他搜索引擎和学术界十...
是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合
监督学习（supervised learning）从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。监督学习就是最常见的分类（注意和...
分类：是已知类别时，对数据进行按标签进行划分到不同类别中，属于有监督的学习。聚类：是在没有标签的情况下，将相似的数据划分到一个类中，属于无监督的学习。
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大数据肯定是要有语言基础的，而Java是应用最广泛也是大数据中最常用的。为啥不想学Java呢？因为难么？
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正常来说 你是需要有一门语言支持的，正在大数据中 hadoop里mapreduces 也是用java写的，然后如果用spark的话那也需要有一门语言scala来支持，如果学会java了学scala很简单的。
不可以哦，大数据是需要语言支撑的，
Java语言是大数据的基础
学大数据还是要学习Java语言的
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