大數據好找工作嗎,發展怎么樣？ 大數據不難，對數據分析有興趣的人都可以學習大數據技術，并且近年來數據呈爆炸式增長，大數據重要性愈加凸顯，大數據人才缺口越來越大，發展前景可見一斑。所以現在入行大數據行業是不錯的時期，如果你想要詳細了解大數據，下面千鋒教育IT培訓來分析 大數據好找工作嗎,發展怎么樣

大數據行業如今的發展是有目共睹的，我們時常都能在交流中聽到“大數據”的字眼。

什么是大數據?

大數據就是規模巨大、類型多樣且無法用傳統數據處理工具進行處理的數據集合。這些數據集通常包含著龐大的信息量，來自各種不同的來源，通過對大數據的深入分析，可以揭示潛在的商業機會、改善運營效率、提高決策質量以及推動創新研究。

大數據工資一般多少?

一線城市的大數據從業者工資普遍較高，其中大型互聯網企業和金融機構的工資水平更高，至少年薪十萬以上。在大數據行業，數據分析師、數據挖掘工程師、數據科學家等職位相對較為熱門，工資水平也相對較高，一般起步薪資在10k-20k人民幣之間。

總的來說，大數據行業的工資水平是相對較高的，具體工資還需根據地區、公司、職位等因素略有差異。

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【常見大數據經典面試題每日一練】

Spark中為什么要區分寬窄依賴?

窄依賴：Spark可以對窄依賴進行優化：合并操作，形成pipeline(管道)，同一個管道中的各個操作可以由同一個線程執行完，且如果有一個分區數據丟失，只需要從父RDD的對應個分區重新計算即可，不需要重新計算整個任務，提高容錯。

寬依賴：Spark可以根據寬依賴進行state階段劃分，同一個stage階段中的都是窄依賴，可以對該階段內的窄依賴優化。

寬依賴有shuffle，子RDD的一個分區會依賴于父RDD的多個分區--錯誤，父RDD的一個分區會被子RDD的多個分區所依賴--正確。

窄依賴:沒有shuffle，子RDD的一個分區只會依賴于父RDD的1個分區--錯誤，父RDD的一個分區只會被子RDD的1個分區所依賴--正確。

大數據好找工作嗎,發展怎么樣通過以上介紹相信您已經對于這個話題有了自己的答案，誠然培訓固然重要，自驅力也是必不可少的，如果您對大數據培訓感興趣，不妨試聽千鋒教育的體驗課。

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