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spark 数据统计分析

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spark与hadoop的区别hadoop是一种分布式数据存储技术；spark是大数据 分析技术，数据 分析是基于海量存储 。所以hadoop是spark 分析的来源，调用数据库接口api 数据库对象操纵数据库；之后可以学习-3统计 ， 数据 分析，spark，等等 ， ，涉及机器学习领域；放大数据 分析你平时用什么工具 。

1、 数据库开发工程师的技能要求有哪些? 数据库开发，首先要学习数据库的原理，掌握范式；学习关系代数、键、属性、元组、sql；然后学习具体要用的数据库，比如mysql、oracle、pg；掌握存储过程、包、触发器、函数、索引等常用语法；然后学习java或python等宿主语言，调用数据库接口API/库对象操纵数据库；之后可以学习-3统计，数据 分析，spark，等等 。，涉及机器学习领域；

2、做大 数据 分析一般用什么工具呢?虽然数据 分析有数以千万计的工具，但组合起来总是一样的 。不外乎数据采集、数据存储、数据管理、数据计算、数据 -2/ 。SAS、R、SPSS、python、excel是最常被提及的工具-3分析 。PythonPython是一种面向对象的解释性计算机编程语言 。Python语法简洁明了 ， 类库丰富强大 。
【spark 数据统计分析】
一种常见的应用情况是用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终接口)，然后用更合适的语言重写有特殊要求的部分，比如3D游戏中的图形渲染模块，对性能要求特别高 ， 可以用C/C重写，然后封装成Python可以调用的扩展类库 。需要注意的是，使用扩展类库时，可能需要考虑平台问题，有些可能不提供跨平台实现 。

3、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势Storm相比Spark和hadoop有优势 。Storm的优势在于它是一个实时连续的分布式计算框架 。它一旦运行，就会一直处理计算中或者等待计算的状态 ， 除非你杀了它 。Spark和Hadoop做不到 。当然，它们各有各的应用场景 。各有各的优势 。可以一起用 。我来翻一翻别人的资料，说的很清楚 。Storm、Spark、Hadoop各有千秋 ， 每个框架都有自己的最佳应用场景 。

Storm是流式计算的最佳框架 。Storm是用Java和Clojure写的 。Storm的优势是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统 。按照Storm作者的说法 ， Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义 。Storm的适用场景如下:1)Streaming数据Processing Storm可以用来处理连续流动的消息，并将处理后的结果写入一个存储器 。

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