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数据分析需要hadoop吗,Pig是基于Hadoop的大规模数据分析平台

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Hadoop大数据和Hadoop密不可分 。hadoop入门要求？不懂Hadoop可以用sparkHadoop/MapReduce和Spark吗？最适合的有offline 数据分析，但是Hadoop特别适合单次分析的数据量“很大”的情况，而Spark适合数据量不是很大的情况 。
1、想学 数据分析,有没有培训课程?目前市面上有很多额外的数据分析培训机构 ， 线上和线下都有，但建议线下学习会更加正规和系统 。其次，在选择机构的时候 ， 要不要判断好不好？首先是明确自己的需求 。如果报读该课程的需求是求职，该机构将涉及工业培训 。如果你的需求是技能提升 ， 那就必须在这个方向上努力，进行研究 。而且看这个机构的责任感和价值观很重要，避免给人留下太大的印象 。最后 ， 在招生前，很多院校都要做对比研究！
只要努力学习，有足够的意志力 ， 找到合适的平台，系统学习，还是会有很多收获的 。如果想专业学习 ， 需要更多的时间和精力 ， 一般2周左右 ， 46个月不等 。千峰的课程很好 。可以根据自己的实际需求去实地看一看 ， 先仔细听一听，再选择适合自己的 。只要努力学习真才实学，未来自然不会差 。
2、主流的 数据分析平台构架有哪些?1，HadoopHadoop MapReduce分布式计算框架 ， 根据GFS开发HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发HBase数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统事实上的国际标准 。雅虎、脸书、亚马逊、百度、阿里巴巴和中国其他许多互联网公司都基于Hadoop构建了自己的发行版 。
Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据 ， 所以Spark能提供的比Ha？Doop快了100倍 。Spark不能用来处理需要长期保存的数据 ， 因为断电后内存会丢失数据 。3.StormStorm是Twitter推广的分布式计算系统 。基于Hadoop，提供实时操作的特性 ， 可以实时处理大数据流 。
3、数据处理与分析的步骤是怎么样【数据分析需要hadoop吗,Pig是基于Hadoop的大规模数据分析平台】 a 数据分析流程应该包括以下几个方面:业务建模 。实证分析 。数据准备 。数据处理 。数据分析并显示 。专业报告 。持续验证和跟踪 。数据处理和分析分为五个步骤:第一步:确定客户的数据需求 。一个典型的场景是我们需要分析企业的数据 。比如公司通常有销售数据，用户数据，运营数据，产品生产数据 。他们需要从这些数据中获取哪些有用的信息来指导策略的制定？
第二步:根据客户需求，从网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工输入五个数据源采集数据，为客户提供定制化的数据采集 。目的是定制数据收集，并根据客户的需求构建单一数据源 。第三步:数据预处理现实世界中，数据多为不完整、不一致的脏数据，无法直接处理数据分析，或者分析结果不理想 。数据预处理的方法有很多:数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约等等 。

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