① 如何快速进行大数据导入,更新旧数据及插入数据操作
如何快速进行大数据导入、更新旧数据及插入数据操作
对于大数据量的导入,同时又要对回旧数据进行答更新,对数据库的压力相当大,而且相当耗损时间,之前测试在一张一百万数据表中导入10万的数据,每条记录都进行查询判断,进行了半个小时还没处理完,等待的时间客户是无法接受的,何况在面对上千万的数据中,最后得出一个解决方法。
方法:建一个新表B,跟原表A的结构相同,把每次导入的新数据全部导入B表中,然后用左外连接 把重复数据删除:delete from A where A.id in(select id from B left join A on B.id = A.id),然后执行insert into A select * form B,最后再删除B表的数据,测试发现这个不到一分钟就可以在100万的数据中完成10W数据的导入。
② 如何快速成为大数据工程师
1.大数据架构的工具与组件
数据工程师更关注分析基础架构,因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。
2.深入了解SQL和其它数据库解决方案
数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解,而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案,例如Cassandra或BigTable也须熟悉,因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。
3.数据仓库和ETL工具
数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。另外,数据存储和数据检索经验同样重要,因为处理的数据量是个天文数字。
4.基于Hadoop的分析(HBase,Hive,MapRece等)
对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求,一般情况下HBase,Hive和MapRece的知识存储是必需的。
5.编码
说到解决方案,编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求),你要熟悉Python,C/C++,java,Perl,Golang或其它语言,这会非常有价值。
6.机器学习
虽然数据工程师主要关注的是数据科学,但对数据处理技术的理解会加分,比如一些统计分析知识和基础数据建模。
机器学习已经成为标准数据科学,该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处,就是让你在这个领域极具市场价值,因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。
7.多种操作系统
最后,我们想要成为一名大数据工程师,还需要对Unix,linux和Solaris系统有比较深入的了解,许多数学工具基于这些操作系统,因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。
关于如何快速成为大数据工程师,青藤小编就和您分享到这里了,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于大数据工程师、数据分析师的职业前景及就业内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
③ 《spark快速大数据分析》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源
《spark快速大数据分析》网络网盘pdf最新全集下载:
链接:https://pan..com/s/1rUyTJVYPDO4h6zz-Ngt3QQ
④ 做了这么多年Java开发,如何快速转行大数据
一、学习大数据是需要学习java和linux的
二、你有多年的java开发经验,那么可以直接跳过java课程部分,学习大数据技术!
三、分享一份大数据技术课程大纲供你了解参考
⑤ spark快速大数据分析怎么样
首先大数据spark技术是基于Python和scala编程语言的,熟悉掌握这两种编程语言是必须的;
其次是要学习spark应用场景、模型和集群搭建等内容;
还有后期的大数据处理等都是必要的知识点
⑥ 大数据快速变化的两层含义是指
一是数据传输的快速,二是数据更新的快速。
传输快速是指,电商企业的大数据通过网络传输。
数据更新快速是指数据的时效性差,所以需要对搜集到的数据进行及时处理。