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spark是属于数据分析吗,python spark数据分析

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hadoop是一个生态系统 ， 所以我们假设Hadoop核心计算框架mr.sprak和mr都适合离线数据分析，spark起步快，在数据量不是很大(TB级)的情况下spark优势明显 。Storm一般用于实时流数据，spark更适合离线数据分析 。

1、大数据技术包括哪些【spark是属于数据分析吗,python spark数据分析】大数据可以简单理解为:大数据是一个体量特别大、数据类别特别大的数据集，这样的数据集是传统数据库工具无法抓取、管理和处理的 。大数据技术体系庞大复杂，基础技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等技术类别和不同技术层次 。给出了一个通用的大数据处理框架，主要分为以下几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化 。

2、大数据都是需要什么技术的?阶段1:静态网页基础(主要学习HTM和CSS)阶段2: JAVASe javaW阶段3: Java高级应用阶段4: javaEE阶段5: Linux和hadoop阶段6:大数据数据库阶段7:实时数据采集阶段8: Spark 数据分析从以上课程内容来看 ， 大数的开发和学习要掌握ava、Linux、Hadoop、storm、fume、hive、Hbase、8等基础知识

3、大数据是学的什么“大数据”是指从多个来源收集的庞大数据集，往往是实时的 。学习要根据自己的情况 。如果是零基础，那就要先从基础的Java开始学习，然后学习数据结构、Linux系统操作、关系数据库 ， 打好基础再进入大数据的学习 。学习大数据需要掌握的基础是第一:计算机基础知识 。学习大数据技术 ， 计算机基础知识非常重要，其中操作系统、编程语言、数据库等知识是必须要学的 。

计算机基础知识学习起来比较难 ， 要注意实验在学习过程中的作用 。第二:数学统计基础知识 。大数据技术体系的核心目的是“数据价值”，而数据价值的过程必然离不开数据分析 ， 所以作为数据分析基础的数学和统计学知识更为重要 。数学和统计学的基础对大数据从业者未来的成长空间有着重要的影响，所以一定要重视这两方面知识的学习 。

4、大数据查询分析技术有哪些?Hive的核心工作是将SQL语句翻译成MR程序，MR程序可以将结构化数据映射成数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能 。Hive本身并不存储和计算数据 ， 它完全依赖于HDFS和MapReduce 。Hive是为大数据批量处理而生的 ， 它的出现解决了传统关系数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive将执行计划分为map >

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