杭州大数据培训机构

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　　java VS 大数据
　　“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：*对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
　　发展现状：
　　2009年，美国将大数据上升为国家战略资源；
　　2012年左右大数据开始在*崭露头角；
　　2015年，*大数据市场规模为115.9亿元，增速达53.10%。一年时间增加了500多家大数据公司。超过50家大数据公司进行融资，总融资金额超过50亿人民币。
　　2016年，大数据上升为我国国家战略，十三五”规划纲要全文第二十七章明确提出“实施国家大数据战略”，彰显了国家对于大数据战略的重视。各大高校成立大数据研究院，不断加强大数据基础研究，并设立大数据专业，积极培养大数据相关人才。清华成立数据科学研究院，并宣布将推出多学科交叉培养的大数据硕士项目，*批大数据硕士学位研究生将正式开始培养。
　　全国大数据就业形势分析
　　职位需求：计算机软件职位需求量*，互联网/电子商务、IT服务/系统/数据/维护，紧随其后，并且三者相差不大。并且计算机、互联网、IT类的职位需求的空缺一直很大，对于很多求职者而言，这是一个非常大的机遇。
　　“大数据+”已经渗透到几乎所有行业，如“大数据+零售”、“大数据+医疗”、“大数据+房地产”等等。可以说，大数据领域正在慢慢成为风口。
　　JAVA
　　发展现状：
　　全球有25亿Java器件运行着Java,450多万Java开发者活跃在地球的每个角落,数以千万计的Web用户每次上网都亲历Java的威力.Java运行在7.08亿手机、10亿智能卡和7亿PC机上,并为28款可兼容的应用服务器提供了功能强大的平台.
　　根据2016年TIOBE开发语言排行榜宣布的流行开发语言的排名结果，Java仍然高居榜首，在我国的软件开发企业中，Java语言的使用比例也排名*。
　　薪资结构
　　通常来说，具有3~5年开发经验的工程师，拥有年薪10万元是很正常的一个薪酬水平。
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　　之后随着经验和技术的增加，薪资会越来越高。
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　　大数据工程师实训MapReduce处理过程
　　把销售记录分片，分配给多台机器。
　　每条销售记录被解析成键值对，其中值为销售记录的内容，键可忽略。
　　执行map任务，每条销售记录被转换为新的键值对，其中键为商品种类，值为该条记录中商品的销售额。
　　MapReduce把map任务生成的数据按商品种类排序。
　　待所有节点都完成排序后，MapReduce启动reduce任务。每个商品种类对应一个reduce任务。
　　执行reduce任务的进程*网络获取指定商品种类的各次销售额。
　　MapReduce把同一种商品下的各次销售额合并到列表中。
　　执行reduce任务，累加各次销售额，得到该种商品的总销售额。
　　上面的过程还有优化的空间。在传输各种商品每次的销售额数据前，可先在map端对各种商品的销售额进行小计，由此可大大减少网络传输的负荷。MapReduce*一个可选的combine任务支持该类型的优化。

　　大数据工程师实训RDD reduceByKey内部实现
　　RDD由于把数据存放在内存中而不是磁盘上，因此需要比Hadoop更多地考虑容错问题。分布式数据集的容错有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。处理海量数据时，数据检查点操作成本很高， 因此Spark默认选择记录更新的方式。不过如果更新粒度太细太多，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建RDD的一系列变换序列记录下来，类似于数据库中的日志。
　　当RDD的部分分区数据丢失时，Spark根据之前记录的演变过程重新运算，恢复丢失的数据分区。Spark生态圈的另一项目Alluxio（原名Tachyon）也采用类似的思路，使数据写入速度比HDFS有数量级的提升。
　　下面总结Spark对MapReduce的改进：
　　MapReduce抽象层次低，需要手工编写代码完成；Spark基于RDD抽象，使数据处理逻辑的代码非常简短。
　　MapReduce只提供了map和reduce两个操作，表达力欠缺；Spark提供了很多转换和动作，很多关系数据库中常见的操作如JOIN、GROUP BY已经在RDD中实现。
　　MapReduce中，只有map和reduce两个阶段，复杂的计算需要大量的组合，并且由开发者自己定义组合方式；Spark中，RDD可以连续执行多个转换操作，如果这些操作对应的RDD分区不变的话，还可以放在同一个任务中执行。
　　MapReduce处理逻辑隐藏在代码中，不直观；Spark代码不包含操作细节，逻辑更清晰。
　　MapReduce中间结果放在HDFS中；Spark中间结果放在内存中，内存放不下时才写入本地磁盘而不是HDFS，这显著提高了性能，特别是在迭代式数据处理的场合。
　　MapReduce中，reduce任务需要等待所有map任务完成后才可以开始；在Spark中，分区相同的转换构成流水线放到同一个任务中运行。

　　大数据工程师其他类型的框架
　　除了上面介绍的几种类型的框架外，还有一些目前还不太热门但具有重要潜力的框架类型。图计算是DAG之外的另一种迭代式计算模型，它以图论为基础对现实世界建模和计算，擅长表达数据之间的关联性，适用于PageRank计算、社交网络分析、推荐系统及机器学习。这一类框架有Google Pregel、Apache Giraph、Apache Hama、PowerGraph、，其中PowerGraph是这一领域目前*杰出的代表。很多图数据库也内置图计算框架。
　　另一类是增量计算框架，探讨如何只对部分新增数据进行计算来极大提升计算过程的效率，可应用到数据增量或周期性更新的场合。这一类框架包括Google Percolator、Microsoft Kineograph、阿里Galaxy等。
　　另外还有像Apache Ignite、Apache Geode（GemFire的开源版本）这样的高性能事务处理框架。