日志采集系統flume和kafka有什么區(qū)別及聯系？flume和Kafka的一些功能是相同的，但總的來說，它們是完全不同的；它們的場景是不同的，但它們可以一起使用。簡而言之，flume是一個分布式日志

日志采集系統flume和kafka有什么區(qū)別及聯系？

flume和Kafka的一些功能是相同的，但總的來說，它們是完全不同的；它們的場景是不同的，但它們可以一起使用。

簡而言之，flume是一個分布式日志收集系統，它從各種服務器收集日志并將其傳輸到指定的位置，如HDFS。

Kafka是一個分布式消息中間件，有自己的存儲，提供推拉數據訪問功能。

整個過程如下：

登錄服務器<--flume-->kafka-->hdfs-->離線計算

登錄服務器<--flume-->kafka-->storm

希望我的回答能對您有所幫助

大數據和Java語言有啥區(qū)別？

大數據是指傳統軟件工具在一定時間內無法捕獲、管理和處理的數據集。它是一種海量、高增長率、多樣化的信息資產，需要新的處理模式具有更強的決策能力、洞察力和流程優(yōu)化能力。

軟件開發(fā)是根據用戶需求構建軟件系統或系統的軟件部分的過程。軟件開發(fā)是一個系統工程，包括需求捕獲、需求分析、設計、實現和測試。就業(yè)肯定軟件開發(fā)是更好的就業(yè)

在學習大數據之前先學一門計算機編程語言。大數據的開發(fā)需要編程語言的基礎，因為大數據的開發(fā)是基于一些常用的高級語言，比如Java和Java。凈額。Java具有簡單性、面向對象性、分布式、健壯性、安全性、平臺無關性和可移植性、多線程、動態(tài)性等特點。Java可以編寫桌面應用程序、web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序。學習java會有一定的學習能力，然后學習其他語言和技術會容易得多。無論是Hadoop還是數據挖掘，都需要高級編程語言的基礎。

因此，如果你想學習大數據開發(fā)，你還需要至少掌握一門高級語言。例如，許多Hadoop和其他大數據處理技術都使用Java，比如Apache基于Java的HBase、acumulo和elasticsearchas。因此，學習Hadoop的首要條件之一就是掌握Java編程語言。

數據科學與大數據技術，簡稱“大數據”，這個專業(yè)好不好？

1. 數據科學與大數據技術，簡稱“大數據”，是計算機、人工智能等學科的交叉專業(yè)。

3. 自中國科學院首次開設“大數據技術與應用”專業(yè)以來，到目前為止，全國已有近300所高校開設了大數據專業(yè)，顯示出該專業(yè)的人氣。

4. 大數據人才報告顯示，目前中國大數據人才只有46萬人。據測算，未來幾年，僅基礎數據分析人才缺口就將達到1.4億人，不亞于驚人的“天文數字”。

數據分析師與大數據分析師所做工作有什么區(qū)別？

大數據分析師和數據分析師是兩個完全不同的方向：

數據分析師，面向業(yè)務。需要了解很多經濟管理方面的知識，如市場營銷、管理、財務會計等。

由于專業(yè)適應度相對較低，很多領域都需要這個職位。

我們需要使用SPSS、Excel、SAS等軟件查看數據，找出原因并得出結論。主要分析和解讀數據背后的業(yè)務應用和因果分析、用戶行為，數據分析的目的是營銷

大數據分析師將大數據轉化為小數據，然后利用高性能服務器提高計算速度。

大數據分析師，偏技術方向，適合程序員轉型做。

在技術層面，我們需要做數據庫優(yōu)化，子表，緩存，新的數據查詢和遍歷方法。如果你有大量的數據，只有一部分數據用于分析，或者你需要做轉換計算，那么你需要從20g數據中找出10g數據進行分析，所以這個時候你需要做技術。

數據倉庫、數據庫、數據表等需要ETL工程師。假設分析服務器，此時我們需要大數據云計算工程師。如果你開始學習數據庫、服務器和編程，那么大數據分析師將成為工程師和程序員。

不要認為大數據很熱門。你們公司有這么多數據嗎？當你學習的時候，你有深厚的編程基礎嗎？

你們城市什么時候有很多工作？每個公司都需要數據分析師，而不是大數據人員。很多公司的數據量不是很大，不需要大數據人員。你想什么時候成為一名程序員？

大數據中的Scala好掌握嗎，自學可以嗎？

學習大數據技術需要掌握Scala。

但是，在學習Scala之前，您最好在一定程度上了解java和任何函數式語言（Haskell、SML等），特別是在您可以在編程范式之間自由切換之后。

Scala不偏向大數據方向的科學研究。它被用于許多地方，如火花。

1，JVM基礎，與Java完全兼容。對于堅實的java基礎的學生，學習斯卡拉非常友好！2！在普通工具中，水槽和Hadoop是用java編寫的，Scale和卡夫卡是Scala編寫的。

所以對于想學習大數據的學生來說，Scala確實是最受推薦的。

作為一種相對較新的語言，Scala有一個混亂的社區(qū)。在scala社區(qū)中有許多不同的嘗試，主要是Java和Haskell，以及actor和reactive編程。如果你還沒有掌握一個成熟的編程范例，我認為你很可能買不起Scala。！當java編程基礎很好的時候，學習Hadoop系統，然后安排學習Scala，然后學習Scale，卡夫卡等等。這個順序更科學合理，更容易讓大家掌握。

推薦書籍：Scala編程，Scala函數編程https://www.toutiao.com/i6543924910664712718/

大數據現在很火，如果想學大數據，應該去哪里培訓比較好？

現在學習大數據的人越來越多，很多學生在報名上思之前，都提出了關于大數據實踐的問題，而商思的咨詢老師也回答了很多問題，比如大數據培訓和學習是否可靠，如何選擇大數據培訓機構等等。今天，尚思將寫一篇文章來解釋大數據培訓和學習。

很多想參與大數據技術工作的人都參加過大數據培訓，但大數據培訓真的可靠嗎？現在無論是大數據培訓還是其他學習，我們都稱之為職業(yè)技能學習，這是以工作為導向的。但是，工作的標尺是看不見的，它無法量化標準，所以有大數據培訓這種專業(yè)力量培養(yǎng)的好與壞的情況，這個時候我們需要擦亮眼睛。在練習之前，我們應該考慮以下問題：

1。你需要大數據培訓嗎

首先，如果你想自學大數據技術，你必須具備自學能力。自學能力是學習it技能的必要條件。如果自學能力不夠，建議不要這樣做。自律必須很強。我們必須嚴格要求自己。我們不應該讓懶惰占便宜。我們應該有計劃地學習。

2. 大數據培訓能得到什么幫助

既然我們已經把錢花在了大數據培訓和學習上，就一定要注意投入和產出。首先要看這些錢是否比較值錢。大數據培訓機構能為我們提供什么幫助，我們能得到什么？例如，它可以為我們提供一個良好的學習環(huán)境，在學習過程中督促學習，提高學習效率，為我們提供答疑和教學，制定一套合適的學習計劃。

3. 培訓后是否能找到合適的工作

最重要的是參加大數據培訓后是否能找到合適的工作，即培訓后是否能學到滿足企業(yè)需要的大數據技術知識。

在我們考慮了以上幾點之后，我相信您已經對大數據是自學還是培訓有了一定的了解。如果你還不明白，可以請教尚硅谷老師。

2020大數據學習路線圖：