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大数据技术主要学什么
1、大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。
2、大数据技术主要学：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark等等。编程语言：要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。
3、学习的主要课程有：大数据概论、数据库技术及应用（MvSQL）、Java网络编程、PHP项目开发、大数据查询与处理、微信小程序开发、数据可视化分析、Web数据交互技术及响应式开发技术、网站实战项目等。
4、大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。
大数据运维工程师的具体职责描述
负责大数据平台的日常部署、升级、扩容、迁移；负责高并发，大存储和实时流的Hadoop/spark大数据平台规划，运维，监控和优化工作。
大数据运营工程师的主要职责是，负责公司产品的运营支撑及运营分析，负责公司大数据产品的售后支持。根据公司部门的业务需求，提供数据服务支撑，确保需求完成进度和质量，根据运营和售后情况，向产品经理提出产品的改进建议。
运维工程师岗位职责1 一系统运维 1负责系统发布，部署，编写集成方案和部署方案 2负责系统故障疑难问题排查处理，记录故障详情解决过程 3负责配合开发搭建测试平台，协助开发设计推行实施和持续改进 4负责日常系统维护及监。
问题发现：设计并开发高效的监控平台和告警平台，使用机器学习、大数据分析等方法对系统中的大量监控数据进行汇总分析，以期在系统出现异常的时候可以快速的发现问题和判断故障的影响。
大数据处理为何选择spark?
1、Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算[_a***_]。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
2、因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
3、它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。
4、可以更快地处理数据，而不需要频繁地从磁盘读取和写入数据。大数据处理：Spark可以处理大量数据，比如PB级别的数据，而且还能够快速地处理数据。总的来说，Spark可以帮助我们更加高效地处理大规模数据和计算密集型任务。
5、作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。
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