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spark 时间序列分析,时间序列分析期末考试题及答案

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hadoop和spark有什么区别？火花有什么关系？Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目 。但是，企业在选择大数据框架时，不能厚此薄彼，近日，著名大数据专家BernardMarr在一篇文章中介绍了Spark和Hadoop的异同分析 Hadoop和Spark都是大数据框架，它们都提供了一些工具来执行常见的大数据任务，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此并不排斥 ， 虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它本身并没有分布式存储系统，分布式存储是当今许多大数据项目的基础 。它可以在几乎无限的普通电脑硬盘上存储PB级的数据集，它还提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增加而增加硬盘，所以Spark需要一个第三方分布式存储，正是因为这个原因，很多大数据项目都在Hadoop上安装Spark，让Spark的advanced 分析应用程序可以使用存储在HDFS的数据 。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度 ， Spark的大部分操作都在内存中，Hadoop的MapReduce系统会在每次操作后下载 。

1、从零开始学数据 分析,什么程度可以找工作,如何计划学习方案?1 。第一阶段(一般岗位叫数据专员)基本学会excel(VBA最好；可以做一个数据透视表；熟练筛选、整理、公式)，做好PPT 。这样，很多传统公司的数据专员已经可以做到2 。第二阶段(数据专员~ Data 分析 Division)需要SQL和业务方面的知识，加上第一阶段的那些东西 。大部分传统公司和小的互联网运营和产品团队就够了 。3.第三阶段(数据分析老师)精通统计学(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗)、可视化、PPT、excel必滑 。
4.第四阶段(拆分)数据分析师(数据科学家)、毕等 。:这部分一般是密集统计，熟悉业务 ， 机器学习可以用(参数调整 模型选择 优化)，数据检索、ETL、可视化都是基本手势 。可视化工程师:这部分在国内比较少，但其实侧重于前端，会是highcharts，d3.js，echarts.js技术发展路线可以独立，不在这四个阶段 ， 在前端转行可能会好一些 。
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