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2019年6月在北京光环国际培训过，现在在上班，晚点分享细节和经验。 结课的时候听说今年不会再开班了，不知道发帖有没有人看，缓慢更着。 有兴趣的可以留言和评论，不定期回复。 给还在选择的人一点方向。

灵犀科技在西海岸新区建设的产业大数据平台有什么作用呢？有谁知道？

年龄:22-32岁，男女都可，不限专业和经验 学历:全日制统招专科以上学历,专科18年之前毕业,本科21年应届毕业即可。（学信网可查) 岗位:数据分析师,BI工程师,ETL工程师,数据开发工程师,报表开发工程师等等。#数据分析# 培训:岗前培训时间为一个月(工作日20-25天),早九晚六,双休,节假日休息。不收费,不签贷款,成功入职之后由公司拿抽成6个月,3千2/月（应届生拿抽成分10个月）没有金融贷款。 承诺:0基础可就业,先培训,后就业,应届毕业生保证薪资9K起步,根

很多小白找到我说刚接触大数据，想学习却不知道从哪里入手？ 所以整理了一下资源，从零基础开始的资料，可以无偿分享给大家学习。

我是学大数据的，刚开始学习的时候，觉得还是可以的，并没有想象中的那么难，

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这个吧有人么？怎么感觉全是机器人？有大兄弟去过光环么？小弟咨询一下

一、定义： 1、模块：用来从逻辑上组织python代码（包含：变量，函数，类等），本质是实现一个功能的.py结尾的python文件。 2、包：用来从逻辑上组织模块的，本质就是一个目录。（必须带有一个__init__.py文件） 二、导入方法 1、导入一个模块，“import 文件名（不需要后缀）”，可以使用“文件名.函数名()”的方式调用。 2、导入多个模块，“from 文件夹名（或文件名） import 文件名（或函数名、变量名等） ”，但不建议这样用，因为有重名的方法，

大数据自学或是培训都是可以的，有任何问题都可以提问的。

—方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 —语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N —适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) —原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢且有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. —方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) —语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum*10) LIMIT M —适

有想学习高级大数据工程师的，证书由工信部颁发，可查可验，有兴趣的的同学老板可以来聊聊合作

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RDD：在高层，每个Spark应用包含一个driver程序，它运行用户的主函数，在集群上执行不同的并行作业。Spark中提供的主要抽象是弹性分布式数据集（resilient distributed dataset, RDD），它是分布在集群节点中的已分区的元素集合，可以被并行处理。RDD从Hadoop文件系统中的文件创建，或者从驱动程序中已有的Scala集创建。用户也可以要求Spark将RDD持久化在内存中，允许它在并行操作中被高效地复用。最后，RDD可以从节点故障中自动恢复。 Spark SQL：一个用于处理

SQL，即Structured Query Language 结构化查询语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系型数据库。 常见的关系型数据库有MySQL、SQL Server、Access、Oracle 等，SQL是关系型数据库的通用语言。 SQL只是一个标准，由各关系数据库厂商来实现，所以并不是完全支持的。就像W3C制定WEB标准，由各浏览器厂商来实现，但不是所有厂商都完全支持W3C制定的标准。除了 SQL 标准之外，大部分 SQL 数据库都有自己的专有扩展。 sql同时也是数据库脚本文件的扩展名。

NoSQL即 NoSQL = Not Only SQL "不仅仅是SQL"，泛指非关系型的数据库。 现在的主流数据库仍是关系型数据库，但随计算机网络的发展，产生、需要处理的数据量爆炸式增加，传统的关系型数据库处理大数据显得力不从心，尤其是处理超大规模、高并发的数据时，关系型数据库暴露了很多难以克服的问题。 NoSQL数据库就是为了解决大数据应用难题而产生的，NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动。 NoSQL适用于超大规模数据的存储、挖掘。 比如谷歌或Faceboo

Hadoop自诞生以来，主要出现了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列多个版本。 　　HDFS和MapReduce是Hadoop1的核心组件，Hadoop生态圈里的很多组件都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。在继Hadoop1之后出现了Hadoop2，Hadoop2在Hadoop1的基础上做了改进。相比Hadoop1，Hadoop2的三大核心组件分别是HDFS、MapReduce、Yarn。目前市面上绝大部分企业使用的是Hadoop2，本书使用的是Hadoop2.7.3这一版本。 　　Hadoop2的一个公共模块和三大核心组件组成了四个模块，简介如下。 　　(1)Hadoop Commo

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　(1)Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。 　　(2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。 　　(3)Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。 　　(4)Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性。