大数据开发前景如何

大数据开发前景如何？ 大数据也叫作巨量数据或者说海量数据，基于大数据结构复杂和类型复杂的特点，技术人员从这类数据中去获取有价值的信息的能力，我们称为大数据技术。大数据所涉及的岗位是非常多的，对于大数据行业可能还有很多小伙伴不太了解，却又很想加入其中，下面千锋教育IT培训给大家说说 大数据开发前景如何

大数据行业在过去几年中快速发展，成为了信息技术行业中最重要的领域之一。大数据行业的发展前景将继续保持快速增长，分析原因可以看到：

其一，云计算本身与大数据的关系十分紧密，云计算、人工智能(AI)和物联网(IoT)等技术的发展将为大数据行业带来更多的机会。

其二，随着数据泄露和信息安全事件的频繁发生，数据隐私和安全变得越来越重要，这将推动行业在数据隐私和安全方面的投资和技术创新。

其三，现在的数据越发的庞大，数据分析已成为各行各业的必备技能，每个企业必不可少的都是需要大数据分析师来为企业的发展进行数据分析与管理。

其四，各个行业，比如医疗、金融、零售等各行业都将利用大数据技术来提高业务效率和用户体验。这将为大数据行业带来更多的发展机会。

大数据行业的飞速发展带来的自然是技术人才的需求，如今有越来越多的人涌入大数据行业，其中也包括许多零基础小白转行。那么，我们就要明确自己是否真的适合这个行业，而不是盲目为了高薪工作而盲目跟风。其次，入行大数据领域需要专业的大数据培训学习。

在选择时，需·寻找知名的培训机构，了解这些机构的学生评价和推荐，了解他们的声誉。同时，仔细查看课程内容和大纲，确保它们涵盖了自己所需的技能和知识，确认课程是否包括实际案例、项目实践以及与符合当下企业用人要求的理论课程大纲。

如果自己的目标是找到一份新工作，请了解培训课程是否提供就业支持，如职业指导、模拟面试、简历内推等就业服务保障机制。

千锋大数据课程可以说是一套完善的职场成长体系，分为数据仓库和数据开发两大部分，内容从基础到进阶，再到高阶提升，并且理论与实战相结合，深入源码、云上实践，满足不同人的多种学习需求，助力掌握硬技术。

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【常见大数据经典面试题每日一练】

Spark中为什么要区分宽窄依赖?

窄依赖：Spark可以对窄依赖进行优化：合并操作，形成pipeline(管道)，同一个管道中的各个操作可以由同一个线程执行完，且如果有一个分区数据丢失，只需要从父RDD的对应个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错。

宽依赖：Spark可以根据宽依赖进行state阶段划分，同一个stage阶段中的都是窄依赖，可以对该阶段内的窄依赖优化。

宽依赖有shuffle，子RDD的一个分区会依赖于父RDD的多个分区--错误，父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区所依赖--正确。

窄依赖:没有shuffle，子RDD的一个分区只会依赖于父RDD的1个分区--错误，父RDD的一个分区只会被子RDD的1个分区所依赖--正确。

大数据开发前景如何通过以上介绍相信您已经对于这个话题有了自己的答案，诚然培训固然重要，自驱力也是必不可少的，如果您对大数据培训感兴趣，不妨试听千锋教育的体验课。

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