spark處理4億數(shù)據(jù)4.5小時(shí)左右需要多長(zhǎng)時(shí)間？ApacheSpark是一個(gè)專門為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用計(jì)算引擎。如何使用Spark，什么是Spark，如何使用Spark 1，Spark基于什么算法進(jìn)行分布式計(jì)算(很簡(jiǎn)單)2，Spark和MapReduce 3有什么區(qū)別？為什么Spark比Hadoop 4更靈活，Spark 5有哪些局限性。Spark1是什么？火花？它是UCBerkeleyAMPlab的開源HadoopMapRed類，Uce的通用并行計(jì)算框架，Spark的基于mapreduce算法的分布式計(jì)算，具有HadoopMapReduce的優(yōu)點(diǎn)；但與mapreduce不同的是，Job的中間輸出和結(jié)果可以存儲(chǔ)在內(nèi)存中，不需要讀寫HDFS，所以Spark可以更好地應(yīng)用于需要迭代的MapReduce算法，比如-2挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。

batch:離線處理數(shù)據(jù)，冷數(shù)據(jù)。單個(gè)處理數(shù)據(jù)大，處理速度比流量慢。流:在線處理，實(shí)時(shí)生成數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理一次的量小，但是處理速度更快。Spark是UCBerkeleyAMPlab開源的類似HadoopMapReduce的通用并行框架。Spark有HadoopMapReduce的優(yōu)點(diǎn)；但是和MapReduce不同的是，Job的中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，所以不需要讀寫HDFS，所以Spark可以更好的應(yīng)用于需要迭代的MapReduce算法，比如-2挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)挖掘算法工程師的工作職責(zé)在當(dāng)今的社會(huì)生活中，工作職責(zé)出現(xiàn)的頻率越來(lái)越高。制定崗位職責(zé)可以最大限度地實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)用工的科學(xué)配置。一般的崗位職責(zé)是如何制定的？以下是我收集的-2挖掘算法工程師的工作職責(zé)，僅供參考，希望對(duì)你有所幫助。數(shù)據(jù) 挖掘算法工程師崗位職責(zé)1崗位職責(zé):負(fù)責(zé)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有算法的優(yōu)化，代碼實(shí)現(xiàn)和移植，負(fù)責(zé)算法計(jì)算性能的優(yōu)化，基于大規(guī)模用戶推廣其上線應(yīng)用數(shù)據(jù)，以效果為目標(biāo)，建立和優(yōu)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)算法和策略，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，對(duì)海量信息進(jìn)行建模。跟蹤新技術(shù)的發(fā)展，并將其應(yīng)用到產(chǎn)品中，以幫助其他技術(shù)人員解決業(yè)務(wù)和技術(shù)問題。任職資格:熟練使用Java、python和scala語(yǔ)言(至少一種)，熟悉面向?qū)ο蟮乃季S和設(shè)計(jì)模式，具有一年以上機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)大型分布式系統(tǒng)。