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?？拼髷?shù)據(jù)要學(xué)爬蟲嗎？
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1、大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)學(xué)習(xí)的課程主要有：程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、Python程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、Linux操作系統(tǒng)、Python爬蟲技術(shù)、Python數(shù)據(jù)分析、Java程序設(shè)計(jì)、Hadoop大數(shù)據(jù)框架、Spark技術(shù)與應(yīng)用、HBASE分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)可視化。
2、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的具體課程包括：大數(shù)據(jù)概論、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能基礎(chǔ)、Python程序設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)方法、多媒體信息處理、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、智能計(jì)算技術(shù)、分布式與并行計(jì)算、云計(jì)算與數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)庫(kù)原理及應(yīng)用、算法設(shè)計(jì)與分析、高級(jí)語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)、優(yōu)化理論與方法。
3、大數(shù)據(jù)與審計(jì)專業(yè)主要學(xué)習(xí)：統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集、分析、處理軟件，數(shù)學(xué)建模軟件及計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言。
hadoop和spark的異同？
Hadoop和Spark都是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，但它們之間存在一些區(qū)別和異同點(diǎn)。
1. 數(shù)據(jù)處理方式：Hadoop采用MapReduce計(jì)算模型，而Spark采用基于內(nèi)存的計(jì)算方式。
2. 處理速度：相比Hadoop，Spark的處理速度更快，因?yàn)樗梢詫?shù)據(jù)加載到內(nèi)存中并在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，而Hadoop需要將數(shù)據(jù)從磁盤中加載到內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算。
3. 處理范圍：Hadoop適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和批量處理，而Spark除了可以進(jìn)行批量處理，還可以實(shí)時(shí)處理流數(shù)據(jù)。
4. 編程語(yǔ)言：Hadoop主要采用Java編程語(yǔ)言，而Spark則采用Scala、Java或Python等多種編程語(yǔ)言。
5. 生態(tài)系統(tǒng)：Hadoop擁有完整的生態(tài)系統(tǒng)，包括Hive、Hbase、Pig等組件，而Spark生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)較小，但正在不斷壯大。
6. 資源利用：Hadoop的資源利用率較低，而Spark可以充分利用資源，包括CPU、內(nèi)存等。
綜上所述，Hadoop和Spark都是處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)，但它們之間存在一些不同點(diǎn)，選擇哪個(gè)技術(shù)取決于具體的需求和場(chǎng)景。
Spark是UC Berkeley AMP lab所開源的類Hadoop MapReduce的通用的并行計(jì)算框架，Spark基于map reduce算法實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)。
但不同于MapReduce的是Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的map reduce的算法。 優(yōu)勢(shì)應(yīng)該在于分布式架構(gòu)比較相似能快速上手吧。
大數(shù)據(jù)導(dǎo)論選修課學(xué)什么？
選修課程有：數(shù)據(jù)科學(xué)算法導(dǎo)論、數(shù)據(jù)科學(xué)專題、數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐、互聯(lián)網(wǎng)實(shí)用開發(fā)技術(shù)、抽樣技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、回歸分析、隨機(jī)過(guò)程。
另外學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)中心常識(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)體系很復(fù)雜，與物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云核算等都有著精密的關(guān)系。所以，Hadoop生態(tài)體系；HDFS技術(shù)；HBASE技術(shù)；Sqoop運(yùn)用流程；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)東西HIVE；大數(shù)據(jù)離線剖析Spark、Python言語(yǔ)；數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)剖析Storm等都是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要了解和掌握的。
到此，以上就是小編對(duì)于spark鏈接hbase的問(wèn)題就介紹到這了，希望這3點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
本文名稱：?？拼髷?shù)據(jù)要學(xué)爬蟲嗎？（spark怎么連接使用hbase）
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