快速大數據

① 如何快速進行大數據導入，更新舊數據及插入數據操作

如何快速進行大數據導入、更新舊數據及插入數據操作

對於大數據量的導入，同時又要對回舊數據進行答更新，對資料庫的壓力相當大，而且相當耗損時間，之前測試在一張一百萬數據表中導入10萬的數據，每條記錄都進行查詢判斷，進行了半個小時還沒處理完，等待的時間客戶是無法接受的，何況在面對上千萬的數據中，最後得出一個解決方法。

方法：建一個新表B，跟原表A的結構相同，把每次導入的新數據全部導入B表中，然後用左外連接 把重復數據刪除:delete from A where A.id in(select id from B left join A on B.id = A.id)，然後執行insert into A select * form B，最後再刪除B表的數據，測試發現這個不到一分鍾就可以在100萬的數據中完成10W數據的導入。

② 如何快速成為大數據工程師

1.大數據架構的工具與組件

數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它資料庫解決方案

數據工程師需要對資料庫管理系統有比較熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同樣其它資料庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基於Hadoop的分析(HBase，Hive，MapRece等)

對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapRece的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。

6.機器學習

雖然數據工程師主要關注的是數據科學，但對數據處理技術的理解會加分，比如一些統計分析知識和基礎數據建模。

機器學習已經成為標准數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠“戴上兩頂帽子”會讓你成為一個更強大的工具。

7.多種操作系統

最後，我們想要成為一名大數據工程師，還需要對Unix，linux和Solaris系統有比較深入的了解，許多數學工具基於這些操作系統，因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問許可權和特殊硬體需求。

關於如何快速成為大數據工程師，青藤小編就和您分享到這里了，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於大數據工程師、數據分析師的職業前景及就業內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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④ 做了這么多年Java開發，如何快速轉行大數據

一、學習大數據是需要學習java和linux的

二、你有多年的java開發經驗，那麼可以直接跳過java課程部分，學習大數據技術！

三、分享一份大數據技術課程大綱供你了解參考

⑤ spark快速大數據分析怎麼樣

首先大數據spark技術是基於Python和scala編程語言的，熟悉掌握這兩種編程語言是必須的；
其次是要學習spark應用場景、模型和集群搭建等內容；
還有後期的大數據處理等都是必要的知識點

⑥ 大數據快速變化的兩層含義是指

一是數據傳輸的快速，二是數據更新的快速。
傳輸快速是指，電商企業的大數據通過網路傳輸。
數據更新快速是指數據的時效性差，所以需要對搜集到的數據進行及時處理。