如何選擇適合自己的大數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？大數(shù)據(jù)的發(fā)展不是偶然的，而是要得益于互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)就業(yè)前景良好，人才缺口極大，因此為了讓更多的人能夠快速融入大數(shù)據(jù)行業(yè)，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)應(yīng)運(yùn)而生。現(xiàn)在還有很多伙伴不知道大數(shù)據(jù)培訓(xùn)行業(yè)，不知道靠不靠譜，學(xué)習(xí)費(fèi)用是多少，那么，千鋒教育IT培訓(xùn)就給大家詳細(xì)介紹一下如何選擇適合自己的大數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。

如果小伙伴們是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，還是推薦大數(shù)據(jù)線下面授班，一方面，線下面授班會(huì)有學(xué)習(xí)監(jiān)督管理和面對面的輔導(dǎo)，學(xué)習(xí)氛圍濃厚，學(xué)習(xí)效率會(huì)更高，后期就業(yè)會(huì)有推薦就業(yè)，各種指導(dǎo)和幫助;另一方面，線下會(huì)有真實(shí)的集群服務(wù)器，可以為學(xué)員提供真實(shí)的學(xué)習(xí)環(huán)境，更能通過幫助提高實(shí)際項(xiàng)目能力。

所以，在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班的質(zhì)量方面一定要嚴(yán)格把控。雖然有些大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班相對便宜，但是在課程內(nèi)容、教學(xué)服務(wù)等方面可能“缺斤少兩”。

首先，每個(gè)城市都有不同的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，不同的機(jī)構(gòu)并不是在每個(gè)城市都有校區(qū)。如果想要選擇大品牌的機(jī)構(gòu)，但當(dāng)?shù)貨]有校區(qū)，可以選擇就近地區(qū)的校區(qū)進(jìn)行學(xué)習(xí)。這里提一下千鋒教育，截止目前已在北京、深圳、上海、廣州、鄭州、大連等 20 余個(gè)核心城市建立直營校區(qū)，有很多的選擇余地。

其次，每個(gè)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)都會(huì)有一定的口碑評價(jià)，所以在選擇時(shí)，可以先了解該機(jī)構(gòu)的口碑情況，看看大家對它的評價(jià)如何。

然后，教學(xué)質(zhì)量方面包括課程設(shè)置和師資力量。考察的方法可以是根據(jù)企業(yè)的招聘要求內(nèi)容和課程內(nèi)容對比，選擇匹配度較高的機(jī)構(gòu)。師資方面最靠譜的方法就是進(jìn)班試聽，一方面向在讀學(xué)員打聽，一方面自己親身感受。

千鋒教育大數(shù)據(jù)培訓(xùn)在課程設(shè)置上，緊貼企業(yè)用人需求，實(shí)現(xiàn)復(fù)合型實(shí)戰(zhàn)型技術(shù)人才的培養(yǎng)。在師資方面，由業(yè)內(nèi)企業(yè)一線人員和資深專家學(xué)者組成的導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)，品質(zhì)有保障。

總之，要了解很多方面，了解清楚之后再選擇大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，想要選擇好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)校，就必須關(guān)注這些特點(diǎn)。

千鋒教育IT培訓(xùn)采用面授教學(xué)模式，確保學(xué)習(xí)質(zhì)量，堅(jiān)持理論實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)方式，開設(shè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目課程和就業(yè)指導(dǎo)課程，你可以在線報(bào)名體驗(yàn)千鋒培訓(xùn)14天免費(fèi)試聽課程。點(diǎn)擊下方圖片預(yù)約資格。

【常見大數(shù)據(jù)培訓(xùn)經(jīng)典面試題每日一練】

【大數(shù)據(jù)面試題一】

說一下你對 hadoop 生態(tài)圈的認(rèn)識

沒有固定答案，主要從 hdfs 底層存儲，hbase 數(shù)據(jù)庫，hive 數(shù)據(jù)倉庫，flume 收集，Kafka 緩存，zookeeper 分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，spark 大數(shù)據(jù)分析，sqoop 數(shù)據(jù)互轉(zhuǎn)來說。

yarn 的理解

YARN 是 Hadoop2.0 版本引進(jìn)的資源管理系統(tǒng)，直接從 MR1 演化而來。

核心思想：將 MR1 中的 JobTracker 的資源管理和作業(yè)調(diào)度兩個(gè)功能分開，分別由 ResourceManager 和 ApplicationMaster 進(jìn)程實(shí)現(xiàn)。

ResourceManager：負(fù)責(zé)整個(gè)集群的資源管理和調(diào)度 ApplicationMaster：負(fù)責(zé)應(yīng)用程序相關(guān)事務(wù)，比如任務(wù)調(diào)度、任務(wù)監(jiān)控和容錯(cuò)等。 YARN 的出現(xiàn)，使得多個(gè)計(jì)算框架可以運(yùn)行在同一個(gè)集群之中。 1. 每一個(gè)應(yīng)用程序?qū)?yīng)一個(gè) ApplicationMaster。 2. 目前可以支持多種計(jì)算框架運(yùn)行在 YARN 上面，比如 MapReduce、storm、Spark、Flink。

【大數(shù)據(jù)面試題二】

為什么 Kafka 不支持讀寫分離?

在 Kafka 中，生產(chǎn)者寫入消息、消費(fèi)者讀取消息的操作都是與 leader 副本進(jìn)行交互的，從 而實(shí)現(xiàn)的是一種主寫主讀的生產(chǎn)消費(fèi)模型。

Kafka 并不支持主寫從讀，因?yàn)橹鲗憦淖x有 2 個(gè)很明 顯的缺點(diǎn):

數(shù)據(jù)一致性問題。數(shù)據(jù)從主節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)到從節(jié)點(diǎn)必然會(huì)有一個(gè)延時(shí)的時(shí)間窗口，這個(gè)時(shí)間 窗口會(huì)導(dǎo)致主從節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)不一致。某一時(shí)刻，在主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)中 A 數(shù)據(jù)的值都為 X， 之后將主節(jié)點(diǎn)中 A 的值修改為 Y，那么在這個(gè)變更通知到從節(jié)點(diǎn)之前，應(yīng)用讀取從節(jié)點(diǎn)中的 A 數(shù)據(jù)的值并不為最新的 Y，由此便產(chǎn)生了數(shù)據(jù)不一致的問題。

延時(shí)問題。類似 Redis 這種組件，數(shù)據(jù)從寫入主節(jié)點(diǎn)到同步至從節(jié)點(diǎn)中的過程需要經(jīng) 歷網(wǎng)絡(luò)→主節(jié)點(diǎn)內(nèi)存→網(wǎng)絡(luò)→從節(jié)點(diǎn)內(nèi)存這幾個(gè)階段，整個(gè)過程會(huì)耗費(fèi)一定的時(shí)間。而在 Kafka 中，主從同步會(huì)比 Redis 更加耗時(shí)，它需要經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)→主節(jié)點(diǎn)內(nèi)存→主節(jié)點(diǎn)磁盤→網(wǎng)絡(luò)→從節(jié) 點(diǎn)內(nèi)存→從節(jié)點(diǎn)磁盤這幾個(gè)階段。對延時(shí)敏感的應(yīng)用而言，主寫從讀的功能并不太適用。

如何選擇適合自己的大數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)相信大家有所了解了。IT技術(shù)是不斷更新迭代的，要想在開發(fā)行業(yè)持續(xù)發(fā)展，就需要不斷學(xué)習(xí)，緊跟技術(shù)前沿。如果您對IT技術(shù)培訓(xùn)感興趣，可以在線咨詢千鋒老師哦~