大数据管理员

A. 大数据专业以后的就业前景怎么样

大数据的就业前景怎么样，我们可以从以下几点来具体了解下：

1、大数据产业国家政策支持力度大，各地方积极实践大数据，大数据产业发展不断加速。
2、目前国内大数据人才量仅为50万，而行业人才缺口达100万+，未来2-3年人才缺口将逐渐扩大。
3、2018年一线城市大数据开发岗位薪资15K-20K。
4、大数据与人工智能、物联网、云计算的对接愈加紧密，而且，大数据正在和各个行业相互对接，其应用将逐步拓展到城市建设、工业制造、农业、旅游业等各个方面，未来的就业岗位将会持续增加。

B. 大数据相关证书有哪些

大数据需要考专业人员分析认证；数据科学专业成就认证；工程方面分析和优化（CPEE）证书；挖掘大规模数据集研究生证书；优化大数据分析证书；EMC数据科学家助理（EMCDSA）；Cloudera认证专家。

7、Cloudera认证专家：数据科学家（CCP：DS）-Cloudera

CCP：DS证书展示了精英层面使用大数据的技能。它需要通过一个评估基础数据科学主题知识的书面考试。他们还必须在数据科学挑战中，通过设计和开发同行评估的生产就绪的数据科学解决方案，并在真实条件下证明他们的能力。这个挑战必须在完成笔试后24个月内通过，并且每年中的每隔一个季度提供两次机会。

8、Cloudera Apache Hadoop认证开发人员（CCDH）-Cloudera

CCDH认证演示了开发人员写入，维护和优化Apache Hadoop开发项目的技术知识，技能和能力。获得这个认证需要通过90分钟时限的50到55个活动问题的笔试。每个测试包括至少五个未评分的实验问题。

9、Cloudera Apache Hadoop认证管理员（CCAH）-Cloudera

CCAH认证演示管理员的技术知识，技能和能力配置，部署，维护和保护Apache Hadoop集群和构成Cloudera企业数据中心的生态系统项目。获得认证需要通过90分钟时限的60个问题的书面考试。

10、Cloudera Apache HBase（CCSHB）认证专家-Cloudera

CCSHB认证演示了使用Apache HBase的技术知识，技能和能力，包括核心HBase概念，数据模型，架构，模式设计，API和管理。获得认证需要通过90分钟时间限制的45个问题的书面考试。

11、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics

主要内容：此认证证明了对高级分析项目使用R统计语言的能力，包括分析大数据，数据分析生命周期，高级分析的理论和方法以及统计建模的战略和实践方面。该认证要求通过包含60个选择题和90分钟时间限制的tt笔考试。

12、Vertica大数据解决方案V1-HP

此认证验证可以让学习者部署和管理Vertica Analytics Platform，帮助组织优化和利用大数据分析获利。其验证学习者可以：识别和描述Vertica架构的关键功能，安装平台，识别字符和确定Vertica中使用的投影的特征，描述如何将数据加载到Vertica，阐述Vertica集群管理概念，描述备份/恢复和资源管理，并确定如何监视和故障排除。此认证需要在90分钟内通过包含50个选择题的考试。

13、Vertica大数据解决方案管理员V1-HP

此认证证实学习者可以管理Vertica Analytics Platform，并验证其是否可以执行高级管理任务，包括：手动投影设计，诊断，高级故障排除和数据库调优。该认证要求在100分钟内通过包含60个选择题的考试。

14、IBM认证的数据架构师-大数据

IBM认证数据架构师-大数据IBM专业认证计划。

15、IBM认证的数据工程师-大数据

IBM认证的数据工程师-大数据IBM专业认证计划。

16、大数据专业人员的SAS认证

SAS认证的大数据专业数据科学。

C. 怎样连接西安大数据平台

1 账号申请
对于有大数据平台需求的用户或者项目可向大数据平台管理员发起申请账号，同时向管理员提供HDFS数据空间大小，待管理员审批通过后回复用户账号与密码，用户使用账号可访问大数据平台集群。

2 平台使用
2.1使用说明
1、首先用户或项目组要了解大数据平台提供的大数据组件，然后明确自己的需求，根据自己业务场景需求确认自己需要的大数据组件，使用平台主要以下步骤：

向管理员申请账号（提供账号和密码、数据存储空间大小）。

登陆数据管理空间系统下载票据信息。

若命令行连接集群需到客户端节点缓冲票据信息。

若用代码程序连接集群需要将票据加载到代码里。

2、此大数据平台只提供存储、计算资源，若要实现业务功能需要使用者确认完需要的组件后，基于组件开发上层的业务逻辑代码来对接大数据平台，由于大数据也可借助第三方专业应用厂家(ISV厂商)协助帮忙开发应用。

3、使用大数据平台技术能力要求：

具备hadoop基础知识、linux系统知识

具备java、scala、shell、python语言开发能力

4、配合《浪潮云海Insight HD用户参考手册（开发者）》手册进行开发，也可参考网络资源上的资料。

5、系统分为管理运维系统、用户空间系统
管理运维系统：http://10.33.0.50:8080/
用户空间系统：http://10.33.0.50:8090/dataspace

2.2使用举例
经管学院一项目或某一用户要使用HDFS组件，存储资源大小需求为50G

操作：

向管理员申请账号，管理员回复账号为jingguan01

用户拿到账号之后登陆数据空间系统：http://10.33.0.50:8090/dataspace，下载属于自己的票据信息。

下载完毕自己的票据信息后保存。

用户使用自己的账号登陆客户端节点10.33.0.68，并将压缩包里的keytab文件上传到/home/用户/etc/security/keytabs路径下，并进行缓冲票据操作。

查看票据信息。

[jingguan01@cadxhd16 keytabs]$ klist -kt jingguan01_bigdata.keytab

缓冲票据。

[jingguan01@cadxhd16 keytabs]$ kinit -kt jingguan01_bigdata.keytab jingguan01/bigdata@BIGDATA

查看缓冲信息。

[jingguan01@cadxhd16 keytabs]$ klist

测试。

创建目录：

[jingguan01@cadxhd16 keytabs]$ hdfs dfs -mkdir /user/jingguan01/test1

查看目录：

[jingguan01@cadxhd16 keytabs]$ hdfs dfs -ls /user/jingguan01/

从本地上传文件:

[jingguan01@cadxhd16 opt]$ hdfs dfs -put test /user/jingguan01/test1

查看文件：

[jingguan01@cadxhd16 opt]$ hdfs dfs -cat /user/jingguan01/test1/test

c

D. 脑血管大数据平台管理员怎样增加录入员

1、首先打开浏览器，输入科教管理平台网址，按回车。
2、其次打开科教平台左侧“人员管理”模块下的菜单“录入修改人员数据”，点击“添加”按钮。
3、最后录入人员基本信息即可。

E. 参加大数据培训出来之后都能做哪些岗位的工作呢

参加大数据培训来能找什么样的自工作？ 大数据 学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以...

F. oracle大数据表建立索引需要管理员吗

需要。大数据量表加索引，不适用在线创建索引的方式，会锁表。大数据表建立索引离不开数据库管理员做出的努力。给表创建索引，可以提高查询的效率。

G. 大数据行业有哪些工作机会，招聘的岗位技能有哪些

想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。
首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明：

用人单位对于大数据开发人才的能力要求有
技能要求：
1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先；
2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先；
3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；
4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。
以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能
那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的学习，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。

H. 大数据科学新发展展望 四大趋势不可阻挡

大数据科学新发展展望：四大趋势不可阻挡但无论技术热点如何变换，我们能看到的是，随着行业沉下心来进行实质的落地，大数据生态也越来越细分。今天就我和大家来谈谈大数据领域的一些新变化、新趋势。就发展趋势而言，这个可以放在第一位来讲讲。多年来，数据已经在企业中不断快速积累。物联网(IoT) 更是不断加速数据的生成。对于许多企业来说，大数据的解决方案就是利用类似于开源的Apache Hadoop等技术作为基础支持，创建数据湖(DataLake)，即创建整个企业的数据管理平台，用于以本机格式存储企业的所有数据。数据湖将通过提供一个单一的数据存储库来消除信息孤岛，整个组织都可以使用该存储库来进行业务分析、数据挖掘等各种应用。当有了数据湖之后，大家会倾向于认为这东西将会成为一个全方位和万能的大数据集，例如点击流数据、物联网数据、日志数据等都会被要求进入这个湖中，而这些数据很难处理的问题却会被忽略。但是，除非你知道数据湖里具体有什么，并且能够访问到合适的数据进行分析，否则数据湖再大也没有意义。因此，最后大家都会意识到许多数据湖是表现不佳的资源，人们不知道其中存储着什么内容，如何进行访问，或者如何从这些数据中获取洞察力。但是，方便地找到想要的东西、同时管理好权限并不容易。除了数据湖以外，治理的另一个主题是以安全的、可审计的方式为任何人提供对可靠数据的便捷访问。所以，站在管理并使用好公司数据资产的角度而言，数据治理犹如公司的顶层制度和宣言一样需要被重视，并且用相应的策略、流程等来进行落实。最终目的是通过实现数据治理，来提升数据管理、确保数据质量、形成开放共享的新局面等。此外，数据治理也是决策、职能以及操作流程有机组合的系统，并且人们对这些数据资产承担责任。在大多数大型企业里，大数据的采用是从少数独立项目开始的，个推也是如此：譬如这里做一点Hadoop集群，那里用一用分析工具，跑一个简单业务模型，以及意识到需要设立一些新的职位（数据科学家、首席数据官）等等。现在，业务场景越来越丰富，异质性也越来越突出，各种各样的工具在整个企业范围内得到了使用。在公司的组织范围内，集中化的“数据科学部门”正在逐渐让位于更加去中心化的组织，原因在于集中化的部门越来越走向瓶颈，也更容易造成资源的流失。这个由数据科学家、数据工程师以及数据分析师组成的群体，正日益嵌入到不同的业务部门里。因此，对于平台来说需求已经很明显了，那就是要让一切都能协作到一起来，因为大数据的成功正是建立在设立一条由技术、人以及流程组成的装配线基础之上的。因此，一些全新的协作平台类型（譬如Jupyter等）正在加快出现，引领着所谓的DataOps（与DevOps对应）领域的发展。数据科学家(DataScientist)依然是市场上炙手可热的争夺对象。但是我们在周围却很少见到这类人，哪怕是财富前1000强的公司也为无法招到更多“数据科学家”而感到困扰。而在一些组织里，数据科学部门正在从使能者演变为瓶颈。与此同时，AI的大众化以及自服务工具的蔓延使得数据科学技能有限的数据工程师，甚至是数据分析师在执行一些基本操作时变得更加容易了，而这些操作直到最近仍然是数据科学家的领地。在自动化工具的帮助下，企业大量的大数据工作，尤其是那些简单枯燥的工作，将由数据工程师和数据分析师进行处理，而不必麻烦有着深厚技术技能的数据科学家。当然，即便如此，数据科学家目前还不需要太过“恐惧”。在可预见的未来里，自服务工具和自动化模型将会“增强”数据科学家而不是消灭他们，会解放他们，让他们把焦点放在需要判断、创造力、社会化技能或者需要垂直行业知识的任务上，那样才能更加体现科学家的名号。大数据管理员(BDA)也对标于数据库管理员(DBA)，虽然两个英文字母只是变换了一下顺序，但是其内涵相差甚远。一个非常明显的趋势是，企业将对一个新岗位角色产生需求，即大数据管理员。DBA大家已经非常熟悉，但它与大数据时代下的数据管理员，有非常大的差别。数据管理员处于数据使用者和数据工程师之间。为了取得成功，数据管理员在进行大数据系统的维护工作之外，还必须了解数据的含义以及掌握应用于数据中的一些技术。数据管理员需要清楚整个组织内需要执行的数据分析类型，哪些数据集非常适用于这项工作，以及如何将数据从原始状态转换为数据使用者执行这项工作所需的形态和形式。数据管理员应使用像自助服务数据平台这样的系统来加快数据使用者访问基本数据集的端到端流程，而无需制作无数的数据副本。以上四个方面是数据科学在实践发展中提出的新需求，谁能在这些方面得到好的成绩，谁便会在这个大数据时代取得领先的位置。从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。

I. 大数据相关的职位都有哪些啊DBA属于大数据行业吗

数据库管理员（Database
Administrator，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员版的统称，属于运维工权程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。
DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。
大数据相关的应该叫数据挖掘师=
=你连这个都分不清还咋找工作

J. hadoop入职条件

hadoop通俗点说是什么应该怎么学有哪些前提的知识条件吗

通俗的说就是
假如说你有一个篮子水果，你想知道苹果和梨的数量是多少内，那么只要一个一个数就容可以知道有多少了。
如果你有一个集装箱水果，这时候就需要很多人同时帮你数了，这相当于多进程或多线程。
如果你很多个集装箱的水果，这时就需要分布式计算了，也就是Hadoop。

Apache Hadoop是入门点，或者我们可以说是进入整个大数据生态系统的基础。它是大数据生态系统中大多数高级工具，应用程序和框架的基础，但是在学习Apache Hadoop时，还需要事先知道一些事情。

开始学习Apache Hadoop没有严格的先决条件。但是，它使事情更容易，如果你想成为和Apache Hadoop的专家，这些是很好的知道的东西。

因此，Apache Hadoop的几个非常基本的先决条件是：Java Linux SQL

cloudera的hadoop认证具体考什么啊，在哪报名啊什么时候考啊去哪咨询啊

Cloudera的Hadoop认证目前包括两类：开发员和管理员。而这两个认证考试和其相应Hadoop培训课程往往是绑定在一起的。
不用多说，Cloudera大有发展成为Hadoop领域RedHat之趋势，其提供的认证考试自然会考核到那些非常重要的知识点和技能。他们的开发员资格证书和管理员资格证书在全球业内是目前唯一的也自然是最具权威性的。目前我们正处在大数据时代，企业要向“数据驱动”模式转换，Hadoop人才需求很大，但是国内外Hadoop人才短缺。国外譬如Oracle，Apple和HP等都不再坐等合适的具有Hadoop技能的应聘者上门，而是逐渐采取派遣其员工参加Cloudera的Hadoop培训和认证考试。
综上所述，回答是Cloudera的Hadoop培训和认证非常有用：1）获得了让大家信得过的Hadoop技能 2）所以，在其他条件相同的情况下，用人单位会更相信以及会优先考虑持有Cloudera认证的工程师，为企业保障了Hadoop人员的质量，而这对个人的职业发展也无疑将是很大的帮助。
BTW，等拿到了证书，加入他们在Linkedin上的认证群，也许会经常被不乏国内外知名公司的众猎头所“骚扰”，这算不算的上也是一个好处呢 :)

刚入职 java 上级领导给可我一个任务 用mybatis实现Hadoop 的M/R map/rece 我都懵了 求广大网友给思路

你提供的连接里不是说了么，map rece借用了函数响应式编程的概念，我觉得你回可以参考一答些函数响应式编程的框架（不过这个东西真心难），我觉得这个任务你一个人肯定没法搞出来的吧，mybatis也就写写需求做做业务，你是不是得罪领导了。。

Hadoop是什么找工作容易吗

找工作还是不容易的
你要去人才市场
那边工作多
不过很多面试严格的

Hadoop是什么要学多长时间

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层专细节的情属况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
至少你要有J2EE开发经验再学hadoop，这是基于JAVA上的框架应用。大概要学几个月，看个人了，主要是分布式架构，数据挖掘等东西。

从事大数据分析相关工作，需要具备什么条件

1.你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识版背景。
2、至少权熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。
3、至少能够用Acess等进行数据库开发；
4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。
5、至少掌握一门编程语言，如Python；
6、数据库语言
1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；
2）有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先；
3）熟悉数据库原理及SQL基本操作。

Hadoop是什么好找工作吗

去年学的，不容易，自己基础也差但是功夫不负有心人，现在有所成绩。到魔据条件不错，很注重基础教育，看合不合适。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。

求问从事大数据相关工作的入职门槛是什么

世界正从IT时代走向DT时代，未来是大数据的时代，企业最有价值的资产就是数据，你所拥有版的数据越多你就越权有说话权，因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位，比如数据科学家、数据分析师、数据工程师等，这些职位或将成为程序员又一个美好的出路。

CDO主要负责利用数据推进企业与社会的对话，挖掘企业海量数据中潜在的价值，并运营和管理好数据，为企业战略、营销和管理决策提供参考，CDO的能力不仅仅是大数据领域的范畴，他需要同时具有IT、市场营销、运营管理等综合素质。

“数据科学家是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大数据中提取出对业务有意义的信息，以简单易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。
数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义，他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。

数据工程师是能运行基本数据模型，充分了解文件系统，分布式计算与大型数据库，他们是能提供可建模数据所需平台的人。

Hadoop是什么容易就业吗

08年云计算到现在的大数据……还停留在搭建环境阶段的同学……内什么我就不吐槽了，现在任何公司是个人有两三天就会搭建环境了。
现在一线的人才状况是：
普遍需要2-3年hadoop经验的大牛，如果你只会搭建环境，那基本是没人想带你的。
当然，如果你基础非常扎实又肯干，那机会还是相当多的。
理解大数据的话就知道它和hadoop之间没有必然联系，甚至可以说没有很直接的联系。
不去盲目的追求任何一种技术，而是通过自己的实践观察，在实际的体验和业务中将技术融会贯通，旧的是基石，新的是提炼，hadoop也不过是Google论文下的一只小虾米，仅此而已，认清楚自己和技术的关系才最为重要，技术永远是你用来提升对这个社会理解的小工具，情商永远比智商重要。
怎么才能学好Hadoop，进入云的世界，这里给几点建议：
1. 打好你的Java基础，C我就不说了，那是基本功。
2. 详细研究，理解一下现在大型网站包括Sina，腾讯网（门户），Weibo（微博），天猫，京东（电商）的架构与实现，先从自己的角度去理解，然后去跟实际情况做比对，提升自己对数据和技术的敏感程度。在这个阶段，如果能分门别类的规划出不同类型网站的需求和使用的特定方向的技术，对“云”和“大数据”的理解就更加透彻而非表层停留。
3. 科班的同学，在学校的以基础为根基，在公司的以业务为导向，这样的技术才不盲目，这样的技术才脚踏实地。
对很多人来说，技术都不是一生的职业导向，那么，提升自己的眼界，站在更高的角度思考问题就显得尤为重要，从自己，到团队，公司，再到整个业界，眼界宽广了，技术也就是你的左膀右臂。

hadoop只是云计算的一隅，任何东西学的深入了都会发生质变。更多的云，可以去学习一下Amazon，Openstack，。书的话，大象那本书入门，然后对hadoop仍然感兴趣的话，建议直接进到源码中去。

Hadoop培训后就业前景，薪资怎么样

Hadoop工程师是目前BAT企业、大数据公司最急需的人才。那hadoop培训出来的就业前景和薪资怎么样呢？

Hadoop能学到什么
主要学习hadoop中的四大框架:hdfs、maprece、hive、hbase。这四大框架是hadoop最最核心的，学习难度最大的，也是应用最广泛的。除此之外，还有其他的框架，会根据社会需要在课程中考虑是否增加其他框架的教学。
给hadoop新手的一封信:Hadoop入门自学及对就业的帮助
关于就业前景的问题
hadoop云计算的基础。绝大部分的云计算中的分布式存储和计算都是使用Hadoop的。简单的理解的话，云计算是系统工程的蓝图，Hadoop是基础层面的重要的必不可少的工具。并且，云计算在国家十二五规划中也有重要章节讨论，全国各省市都有自己的云计算发展规划。云计算已经被提高到国家中长期发展战略规划中，大家可以想象以后Hadoop和云计算的岗位有多少。Hadoop工程师是目前BAT企业、大数据公司最急需的人才。
毕业后的薪酬如何
起薪拿到10k左右还是很正常的。当然，这个要跟个人能力、面试技巧、入职的公司等都有关系。大家可以参考一下招聘网站上的Hadoop相关职位给出的薪资，月薪15000很正常哦。
学习Hadoop需要什么基础
Hadoop需要具备javaSE的基础知识，对于javaEE(jsp/servlet/三大框架)没有要求。需要熟练使用linux系统(第一天课程有复习linux操作的时间)。大体上，有这些预备知识就够了。严格的说，只需要具备javaSE知识就足够了。我掌握的javaSE不够好，行吗?没问题!Hadoop中对java的运用是非常浅的，只要跟着老师课堂思路走就行了。非常适合于在校生、刚毕业的、和已有IT工作经验的朋友们，学习hadoop比学习javaEE的基础要求低，学习难度低。
学完Hadoop后能达到什么水平
简单概括就是hadoop大数据管理员和hadoop开发工程师。hadoop大数据管理员类似于数据库的dba，负责hadoop集群的运行维护工作。hadoop开发工程师是负责编写hadoop程序的，实现算法的。相当于工作两三年的水平。
学完Hadoop会影响javaEE工作
严格的讲，hadoop与javaEE是两个不同的发展思路，hadoop倾向于底层数据处理部分，javaEE负责系统开发，二者前后相继，没有交叉，相辅相成。一部分javaEE学员，入职面试时是javaEE知识，入职后立刻要求研究hadoop。大家可以想想社会的需求是多么迫切，hadoop人才是多么匮乏!
学习Hadoop对算法和数据结构要求高吗?
一般海量数据的处理都是自定义存储结构，实现自己的算法，这是业界的通用处理思路。这对我们普通程序员而言要求还是很高的。hadoop的优点就是进行了封装，我们写的算法都是偏向于业务的，不需要创造算法。因此大可放心。但是，大家以后工作的公司可能不使用hadoop去处理大数据，这时候对算法和数据结构的要求就高了。
总之，大家以一颗平常心对待学习hadoop，安心学习。只要坚持学学习，等待你们的将是多多的人民币，有时候会超出你的想象!