㈠ 2 分鍾讀懂大數據框架 Hadoop 和 Spark 的異同

這個是兩個東西。spark主要是來做小批量和准實時的數據流計算，其本身也支持類sql計算，還可以用來作為計算引擎；而hadoop包含hive.hdfs.mr和yarn，各有自己的功能

㈡ 大數據具有哪些特徵 多選題2分

容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；[7]
種類（專Variety）：數據類型的多樣性屬；[7]
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；[7]
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。[7]
真實性（Veracity）：數據的質量[7]
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道[7]
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

㈢ 大數據花了，想借5w，利息在每月2分左右的，半年還。

大數據花了，那麼你的徵信呢？如果徵信無逾期記錄，只是查詢多，可以試試做小額貸款，當然前提是你要有工作有社保有代發工資，要是沒有這些硬性條件，那我勸你還是找親戚朋友借吧

㈣ 2分鍾讀懂大數據框架Hadoop和Spark的異同

1、 Spark VSHadoop哪些異同點

Hadoop:布式批處理計算強調批處理用於數據挖掘、析

Spark:基於內存計算源集群計算系統目讓數據析更加快速, Spark 種與 Hadoop 相似源集群計算環境兩者間存些同處些用同處使 Spark 某些工作負載面表現更加優越換句說Spark 啟用內存布數據集除能夠提供互動式查詢外優化迭代工作負載

Spark Scala 語言實現 Scala 用作其應用程序框架與 Hadoop 同Spark Scala 能夠緊密集其 Scala 像操作本集合象輕松操作布式數據集

盡管創建 Spark 支持布式數據集迭代作業實際 Hadoop 補充 Hadoop 文件系統並行運行通名Mesos第三集群框架支持行Spark 由加州伯克利校 AMP 實驗室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 發用構建型、低延遲數據析應用程序

雖 Spark 與 Hadoop 相似處提供具用差異新集群計算框架首先Spark 集群計算特定類型工作負載設計即些並行操作間重用工作數據集（比機器習算）工作負載優化些類型工作負載Spark 引進內存集群計算概念內存集群計算數據集緩存內存縮短訪問延遲.

數據處理面相信家hadoop已經耳熟能詳基於GoogleMap/Rece實現Hadoop發者提供map、rece原語使並行批處理程序變非簡單優美Spark提供數據集操作類型種像Hadoop提供MapRece兩種操作比map,filter, flatMap,sample, groupByKey, receByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等種操作類型些操作稱Transformations同提供Count,collect, rece, lookup, save等種actions些種數據集操作類型給層應用者提供便各處理節點間通信模型再像Hadoop唯Data Shuffle種模式用戶命名物化控制間結區等說編程模型比Hadoop更靈.

2、Spark容錯性面否比其工具更優越性

Spark論文《Resilient Distributed Datasets: AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster Computing》沒看容錯性做倒提布式數據集計算做checkpoint兩種式checkpoint dataloggingthe updates貌似Spark採用者文提雖者看似節省存儲空間由於數據處理模型類似DAG操作程由於圖某節點錯由於lineage chains依賴復雜性能引起全部計算節點重新計算本低說存數據存更新志做checkpoint由用戶說算吧相於都沒說皮球踢給用戶所我看由用戶根據業務類型衡量存儲數據IO磁碟空間代價重新計算代價選擇代價較種策略取代給間結進行持久化或建立檢查點Spark記住產某些數據集操作序列節點現故障Spark根據存儲信息重新構造數據集認錯其節點幫助重建

3、Spark於數據處理能力效率哪些特色

Spark提供高性能數據處理能力使用戶快速反饋體驗更另類應用做數據挖掘Spark充利用內存進行緩存利用DAG消除必要步驟所比較合適做迭代式運算相部機器習算通迭代收斂算所適合用Spark實現我些用算並行化用Spark實現R語言便調用降低用戶進行數據挖掘習本

Spark配流數據處理模型與Twitter Storm框架相比Spark採用種趣且獨特辦Storm基本像放入獨立事務管道其事務布式處理相反Spark採用模型收集事務短間內（我假設5秒）批處理式處理事件所收集數據自RDD使用Spark應用程序用組進行處理作者聲稱種模式緩慢節點故障情況更加穩健且5秒間間隔通於數應用已經足夠快種統流式處理與非流式處理部

總結
幾看Hadoop權威指南、hbase權威指南、hive權威指南、規模布式存儲系統、zoopkeeper、數據互聯網規模數據挖掘與布式處理等書同補充能靜完整看完本書相錯

㈤ 大數據分析自學能行嗎

大數據聽起來高大上，真正了解大數據的人都清楚大數據行業是非常辛苦的。大數據的內容涉及到較多的基礎內容，只有把基礎內容融會貫通以後，才會往更高一層的數據分析師前進。

首先，想零基礎學習大數據分析工作，一般最好有個本科的學歷，大專也行。只是專科學歷即使掌握了一定的大數據分析技術，在就業市場上的核心競爭力比較低，現在用人單位對於數據分析的職位的最低要求是本科及以上學歷。

零基礎學習大數據分析工作，需要有一定的編程能力，編程能力是可以練習與提升的。

目前大數據行業對於對於人才的要求也比較全面且嚴格。對於高級的大數據分析人才，會SAS、R、PYTHON三個軟體中的一個或者多個是基礎的要求，同時要求有一定的數理統計基礎，這是對專業知識的要求，懂業務、有邏輯、對數據敏感、能夠寫分析報告、用數據解決實際問題，這是對數據分析人才的高級要求。

㈥ 大數據具有哪些特徵 多選題2分

樣本基數大，並且是長時間內發生的事件。

㈦ 剛入門大數據，誰能解釋一下什麼是二分查找

二分查找又稱折半查找，對於有序表來說，它的優點是比較次數少，查找速度快，平均性能好。
二分查找的基本思想是將n個元素分成大致相等的兩部分，取a[n/2]與x做比較，如果x=a[n/2],則找到x，演算法中止；如果x<a[n/2]，則只要在數組a的左半部分繼續搜索x，如果x>a[n/2]，則只要在數組a的右半部搜索x。
二分查找的時間復雜度為O(logn)
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