dt大数据梦工厂scala

『壹』 Scala 在大数据处理方面有何优势

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和内处理的数据集合。
有人把数容据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

『贰』 大数据学习需要哪些课程

主修课程抄：面向对象袭程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等

『叁』 大数据scala是什么

Scala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程专和函数式编程的各种特属性。你可以使用Scala编写出更加精简的程序，也能用于构建大型复杂系统，还可以访问任何Java类库并且与Java框架进行交互。
在大数据当中，Scala是非常重要的一门编程语言，主流的Spark，Kafka，Flink框架都是Scala编程的。

『肆』 问下大佬，大数据 Hadoop Spark Scala之间的关系

三者是相互独立的抄
Hadoop是集成了yark，hdfs、MapRece三大组件的框架
Spark是一个优秀的基于内存的计算框架，可以独立使用，也可以和Hadoop集成使用，可以使用Hadoop的yarn进行资源管理、可以读写hdfs文件
Scala是一个基于jvm的编程语言，Spark里面有一部分源码是用Scala编写的

『伍』 DT时代的事件背景

“人类正从IT时代走向DT时代，”2014年三月在北京举行的一场大数据产业推介会上，阿里巴巴集团创始人马云在主题演讲中发表了他的这一最新观点。这个被视为商界传奇的中国电子商务创始人，同时透露了阿里巴巴未来将加大在无线客户端和大数据平台及人才的投入意向。
“阿里巴巴是大数据的红利获得者。”在演讲开头，马云就为阿里巴巴集团从去年开始推出余额宝等互联网金融产品而引发世界关注做出了战略“解密”——这源起于阿里巴巴从五年前开始推出的大数据、云计算战略。“从五年前开始，我们在云计算上面押了很多宝，才诞生了互联网金融，如果没有数据支持，互联网金融是不可想象的。”
马云提出，人类已经从IT时代走向DT时代，IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT(Datatechnology)时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。这两者之间看起来似乎是一种技术的差异，但实际上是思想观念层面的差异。
“未来的竞争不再将按照电力等能源拥有对区域竞争进行划分，今后拼的是人才和创新价值的能力，拼的是你的数据能够给社会创造多少价值，用数据挣钱才是未来真正核心所在，靠控制成本做生意，我估计以后这样的生意做不好，做不大。”业界分析认为，从马云此番表态以及阿里巴巴现有的产业布局来看，未来，包括数据处理、综合处理、语音识别、商业智能软件等在内的线下数据采集整合，将成为阿里巴巴的下一步发展重点。

『陆』 为什么选择Scala，它在大数据处理方面有何优势

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的内数据集合。
有人把容数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

『柒』 数据科学与大数据技术专业好找工作吗除了做数据分析，还有哪些就业方向

数据科学和大数据技术专业无论是现在还是未来都有非常好的就业前景

数据科学和大数据技术专业非常有用，如今数据是企业单位非常宝贵的资源，大数据分析技术也在不断的提升，对于企业的经营管理、销售业绩的提升、如何降低成本等等都需要这方面的人才。可以说数据科学和大数据技术专业已经在各企业中发挥着重要的作用，如今这个专业技术已经在互联网、金融机构、交通运输、航空航天、医疗、国际等许多领域有非常广的应用。

到了2030年的时候，大数据和相关产业规模已经达到上万亿，大数据产业已经是重要的新经济增长点，因此市场对于这方面的技术人才有很大的需求，如今国家大数据人才仅仅只有40多万，未来三到五年期间这方面的人才将缺少150万。正因为人才的缺乏导致这个领域的薪水比较高，仅仅以HADOOP开发工师的薪水为例，刚刚入门就达到8千，随着技术的发展，可以达到年薪30-50万。

大数据专业在就业岗位和待遇方面都非常可观，但是前提需要人们有扎实的基础和保持不断学习的新技术的心态，如今的互联网时代框架技术永远都在不断的前进，因此人们要不断的学习进步才可以不被这个社会所淘汰。

『捌』 Scala在大数据处理方面有何优势

我想大部分应用开发程序员，最关键是看有什么类库合适的方便特定领域的应用开发。就像ruby有rails做web开发，你可以去论证ruby优缺点，但实际上应用开发效率提升很大程度上依靠类库。现在Spark是大数据领域的杀手级应用框架，BAT，我们现在几个领域巨头的客户(有保密协议不方便透露)都全面使用Spark了，这个时候再谈Scala适不适合大数据开发其实意义不大。因为大家比的不只是编程语言，而是构建在这个编程语言之上的类库、社区和生态圈(包括文档和数据、衍生类库、商业技术支持、成熟产品等等)。那么反过来问，为什么Spark会选择Scala可能更有意义一点。Spark主创Matei在不同场合回答两次这个问题，思考的点稍微不一样，但重点是一样的，很适合回答题主的问题。

总结来说最主要有三点：1.API能做得优雅;这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。2.能融合到Hadoop生态圈，要用JVM语言;Hadoop现在是大数据事实标准，Spark并不是要取代Hadoop，而是要完善Hadoop生态。JVM语言大部分可能会想到Java，但Java做出来的API太丑，或者想实现一个优雅的API太费劲。3.速度要快;Scala是静态编译的，所以和JRuby,Groovy比起来速度会快很多，非常接近Java。1.Scala的基准性能很接近Java，但确实没有Java好。但很多任务的单次执行的，性能损失在毫秒级不是什么问题；2.在大数据计算次数很多的情况下，我们全部写成命令式，而且还要考虑GC，JIT等基于JVM特性的优化。