¿Para qué problemas está diseñado el núcleo de la tecnología de análisis de big data industrial?
¿Qué problemas de 3B pretende resolver el núcleo de la tecnología de big data industrial (A, B, C)
A.BrokenB.BadQualityC.BelowSurfaceD.BandwidthE.bankruptcy
Puntos de conocimiento relacionados: Fuente de las preguntas del examen: Análisis A, B, C.
Expansión:
La tecnología big data aprende principalmente: lenguajes de programación, Linux, SQL, Hadoop, Spark, etc.
1. Lenguaje de programación:
Para aprender tecnología de big data, primero debes dominar un lenguaje de programación básico. El lenguaje de programación Java es el más utilizado, por lo que habrá más oportunidades de empleo. El lenguaje de programación Python se está promoviendo y aplicando a gran velocidad, y habrá muchas direcciones de empleo para aprender Python.
2. Linux:
Para aprender big data, debes dominar ciertos conocimientos técnicos de Linux. No se requiere nivel técnico para alcanzar el nivel laboral, pero sí debes dominar las operaciones básicas. del sistema Linux y ser capaz de manejar el trabajo práctico relacionado con los problemas encontrados.
3. SQL:
Big data se caracteriza por una gran cantidad de datos, por lo que uno de los núcleos de big data es el almacenamiento de datos. Por lo tanto, el trabajo de big data tiene requisitos muy altos para las bases de datos, y muchas empresas incluso contratan ingenieros de desarrollo de bases de datos independientes.
4. Hadoop:
Hadoop es el framework básico de los sistemas distribuidos, que procesa datos de forma confiable, eficiente y escalable. Hadoop tiene las ventajas de alta confiabilidad, alta escalabilidad, alta eficiencia, alta tolerancia a fallas y bajo costo. Es un punto de conocimiento esencial para trabajar con big data.
5. Spark:
Spark es un motor informático rápido y versátil especialmente diseñado para el procesamiento de datos a gran escala. Se puede utilizar para completar diversas operaciones, incluidas consultas SQL y procesamiento de texto. Y el aprendizaje automático espera.