dt大數據夢工廠scala

『壹』 Scala 在大數據處理方面有何優勢

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和內處理的數據集合。
有人把數容據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

『貳』 大數據學習需要哪些課程

主修課程抄：面向對象襲程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等

『叄』 大數據scala是什麼

Scala是一種多範式的編程語言，其設計的初衷是要集成面向對象編程專和函數式編程的各種特屬性。你可以使用Scala編寫出更加精簡的程序，也能用於構建大型復雜系統，還可以訪問任何Java類庫並且與Java框架進行交互。
在大數據當中，Scala是非常重要的一門編程語言，主流的Spark，Kafka，Flink框架都是Scala編程的。

『肆』 問下大佬，大數據 Hadoop Spark Scala之間的關系

三者是相互獨立的抄
Hadoop是集成了yark，hdfs、MapRece三大組件的框架
Spark是一個優秀的基於內存的計算框架，可以獨立使用，也可以和Hadoop集成使用，可以使用Hadoop的yarn進行資源管理、可以讀寫hdfs文件
Scala是一個基於jvm的編程語言，Spark裡面有一部分源碼是用Scala編寫的

『伍』 DT時代的事件背景

「人類正從IT時代走向DT時代，」2014年三月在北京舉行的一場大數據產業推介會上，阿里巴巴集團創始人馬雲在主題演講中發表了他的這一最新觀點。這個被視為商界傳奇的中國電子商務創始人，同時透露了阿里巴巴未來將加大在無線客戶端和大數據平台及人才的投入意向。
「阿里巴巴是大數據的紅利獲得者。」在演講開頭，馬雲就為阿里巴巴集團從去年開始推出余額寶等互聯網金融產品而引發世界關注做出了戰略「解密」——這源起於阿里巴巴從五年前開始推出的大數據、雲計算戰略。「從五年前開始，我們在雲計算上面押了很多寶，才誕生了互聯網金融，如果沒有數據支持，互聯網金融是不可想像的。」
馬雲提出，人類已經從IT時代走向DT時代，IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT(Datatechnology)時代，它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。這兩者之間看起來似乎是一種技術的差異，但實際上是思想觀念層面的差異。
「未來的競爭不再將按照電力等能源擁有對區域競爭進行劃分，今後拼的是人才和創新價值的能力，拼的是你的數據能夠給社會創造多少價值，用數據掙錢才是未來真正核心所在，靠控製成本做生意，我估計以後這樣的生意做不好，做不大。」業界分析認為，從馬雲此番表態以及阿里巴巴現有的產業布局來看，未來，包括數據處理、綜合處理、語音識別、商業智能軟體等在內的線下數據採集整合，將成為阿里巴巴的下一步發展重點。

『陸』 為什麼選擇Scala，它在大數據處理方面有何優勢

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的內數據集合。
有人把容數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

『柒』 數據科學與大數據技術專業好找工作嗎除了做數據分析，還有哪些就業方向

數據科學和大數據技術專業無論是現在還是未來都有非常好的就業前景

數據科學和大數據技術專業非常有用，如今數據是企業單位非常寶貴的資源，大數據分析技術也在不斷的提升，對於企業的經營管理、銷售業績的提升、如何降低成本等等都需要這方面的人才。可以說數據科學和大數據技術專業已經在各企業中發揮著重要的作用，如今這個專業技術已經在互聯網、金融機構、交通運輸、航空航天、醫療、國際等許多領域有非常廣的應用。

到了2030年的時候，大數據和相關產業規模已經達到上萬億，大數據產業已經是重要的新經濟增長點，因此市場對於這方面的技術人才有很大的需求，如今國家大數據人才僅僅只有40多萬，未來三到五年期間這方面的人才將缺少150萬。正因為人才的缺乏導致這個領域的薪水比較高，僅僅以HADOOP開發工師的薪水為例，剛剛入門就達到8千，隨著技術的發展，可以達到年薪30-50萬。

大數據專業在就業崗位和待遇方面都非常可觀，但是前提需要人們有扎實的基礎和保持不斷學習的新技術的心態，如今的互聯網時代框架技術永遠都在不斷的前進，因此人們要不斷的學習進步才可以不被這個社會所淘汰。

『捌』 Scala在大數據處理方面有何優勢

我想大部分應用開發程序員，最關鍵是看有什麼類庫合適的方便特定領域的應用開發。就像ruby有rails做web開發，你可以去論證ruby優缺點，但實際上應用開發效率提升很大程度上依靠類庫。現在Spark是大數據領域的殺手級應用框架，BAT，我們現在幾個領域巨頭的客戶(有保密協議不方便透露)都全面使用Spark了，這個時候再談Scala適不適合大數據開發其實意義不大。因為大家比的不只是編程語言，而是構建在這個編程語言之上的類庫、社區和生態圈(包括文檔和數據、衍生類庫、商業技術支持、成熟產品等等)。那麼反過來問，為什麼Spark會選擇Scala可能更有意義一點。Spark主創Matei在不同場合回答兩次這個問題，思考的點稍微不一樣，但重點是一樣的，很適合回答題主的問題。

總結來說最主要有三點：1.API能做得優雅;這是框架設計師第一個要考慮的問題，框架的用戶是應用開發程序員，API是否優雅直接影響用戶體驗。2.能融合到Hadoop生態圈，要用JVM語言;Hadoop現在是大數據事實標准，Spark並不是要取代Hadoop，而是要完善Hadoop生態。JVM語言大部分可能會想到Java，但Java做出來的API太丑，或者想實現一個優雅的API太費勁。3.速度要快;Scala是靜態編譯的，所以和JRuby,Groovy比起來速度會快很多，非常接近Java。1.Scala的基準性能很接近Java，但確實沒有Java好。但很多任務的單次執行的，性能損失在毫秒級不是什麼問題；2.在大數據計算次數很多的情況下，我們全部寫成命令式，而且還要考慮GC，JIT等基於JVM特性的優化。