威海大数据专业培训班精选十大名单榜首一览

　　大数据分析技术

　　数据分析在整个大数据分析师的学习生涯里是一个具有挑战性的工作，因为行业的不同，所涉及到的业务就会差别较大。对于初级的数据分析师而言，会使用数据分析工具制作简单的图表，结合数据得出一定的结论是必要的。而对高级数据分析师而言，更要有缜密的思维和逻辑，能够洞察数据中存在的问题并提出行之有效的观点，这就需要对业务理解得更加深刻。

　　所有公司都要上大数据吗

　　专家表示，虽然大数据固然是个香饽饽，但不是所有人都能消化得了，而是要衡量企业的现状，看清楚主次矛盾，或是要考量好投入产出的回报率，大数据并不是适合所有企业的现状。比如，对于中小型网站来说，一上来就盲目追求先进“高大上”的技术架构，那就有点“宰牛刀杀鸡”的意思。对于这类网站，首要考虑的是商业运作模式和推广，只有等到用户量飚升后，再去考虑技术升级这种大事儿。

　　什么是分布式锁

　　当在【分布式模型下，数据只有一份（或有限制）】，此时需要利用锁的技术控制【某一时刻修改数据的进程数】。分布式锁可以【将标记存在内存】，只是该内存不是某个进程分配的内存而是【公共内存】，如【Redis】，通过set（key,value,nx,px,timeout）方法添加分布式锁。

　　大数据行业职业规划

　　首先要了解大数据的业务范围，明确各行各业的业务范围，找到适合自己未来发展的方向，然后进一步了解大数据的技术方向和分析方向。在职业发展的道路上，也可以考大数据分析师，提高自己的职业竞争力。大部分企业的数据部门一般都是平坦的层次结构，大致分为三个层次：数据分析师、高级研究员和部门负责人。大数据技术人员对商业和产品的理解不亚于商务人员，也可以转向产品部和市场部到公司的上层管理。综上所述，可以结合自己的兴趣和优势，选择适合大数据的发展方向。

　　hadoop怎么样实现二级排序

　　在MapReduce中本身就会对我们key进行排序，所以我们要对value进行排序，主要思想为将key和部分value拼接成一个组合key（实现WritableComparable接口或者调用 setSortComparatorClass函数），这样reduce获取的结果便是先按key排序，后按value排序的结果，在这个方法中，用户需 要自己实现Paritioner，继承Partitioner<>,以便只按照key进行数据划分。Hadoop显式的支持二次排序，在Configuration类中有个 setGroupingComparatorClass（）方法，可用于设置排序group的key值。

　　Apriori算法有两个致命的性能瓶颈

　　1、多次扫描事务数据库，需要很大的I/O负载。2、对每次k循环，侯选集Ck中的每个元素都必须通过扫描数据库一次来验证其是否加入Lk。假如有一个频繁大项目集包含10个项的话，那么就至少需要扫描事务数据库10遍。3、可能产生庞大的侯选集。4、由Lk-1产生k-侯选集Ck是指数增长的，例如104个1-频繁项目集就有可能产生接近107个元素的2-侯选集。如此大的侯选集对时间和主存空间都是一种挑战。a基于数据分割的方法：基本原理是“在一个划分中的支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。

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