大数据工程师前景趋势分析报告

大数据工程师前景趋势分析报告？ 从现在各个求职平台的数据来看，大数据开发的岗位数量是增量比较明显的，随着大数据开始全面落地应用，人才的缺口也在逐渐增加。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，就业薪资自然也不言而喻的高。如果你想要加入大数据行业，专业的大数据培训肯定是不能少的，能够在用更短的学会，那么究竟 大数据工程师前景趋势分析报告

在当今的大数据时代，我们虽然切身感受到的是科技的进步，现在各行各业都会利用大数据分析辅助运营，我们可以看到大数据在营销、医疗、零售、网络安全、交通物流等方面都有着重要的作用。

举个例子，大数据在医疗方面，数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA，并且让我们可以制定出最新的治疗方案。

大数据行业的薪资起点也比较高，对于刚刚毕业的学生，如果在学校已经有了较为扎实的大数据基础，并且有一定的实战经验，那么在入职初期能得到相对较高的起薪，通常在一线城市年薪可达到8-15万元/年。

当然如果没有一定的项目实战经验，想找到薪资高的工作还是有一定的困难的。那么，你可以选择专业的大数据培训来进行深造。像千锋教育大数据培训班的专业课程都会包含大量的项目实战实训，并且由经验丰富的老师指导，不仅可以巩固理论知识，还能快速积累项目开发经验。

当然，如果你是零基础小白想要转行学习大数据技术，也可以参加基础培训再到就业。

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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。

大数据工程师前景趋势分析报告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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