大數(shù)據(jù)處理為何選擇spark？想做大數(shù)據(jù)處理分析，該專注于學spark還是深度學習呢？Spark是一種工具，而深度學習是一種解決問題的策略。如果做大數(shù)據(jù)分析，至少要熟練使用一種工具，深入了解常用的算法

大數(shù)據(jù)處理為何選擇spark？

想做大數(shù)據(jù)處理分析，該專注于學spark還是深度學習呢？

Spark是一種工具，而深度學習是一種解決問題的策略。如果做大數(shù)據(jù)分析，至少要熟練使用一種工具，深入了解常用的算法。對于大數(shù)據(jù)分析，您不需要在代碼級別和架構級別熟悉spark。因為它只是一個工具，你可以熟練地使用它。如果主題有很好的編程基礎，一個月就足夠?qū)W好SPARKSQL和SPARKML了。算法學習需要花費更多的精力。但如果受試者想學習深度學習，則不建議學習spark。由于目前常用的CNN、RNN等模型通常使用GPU代替CPU進行計算，而spark是一種內(nèi)存計算框架，主要在CPU上完成計算，因此計算效率不如GPU高。因此，如果將深度學習用于大數(shù)據(jù)分析，則可以使用tensorflow和其他框架。

如何學習大數(shù)據(jù)處理？

隨著當今信息時代的飛速發(fā)展，從IT時代已經(jīng)到了DT時代。大數(shù)據(jù)起著至關重要的作用，因此越來越多的人接觸和學習大數(shù)據(jù)。他們怎樣才能學好大數(shù)據(jù)處理？具體內(nèi)容如下：！高層建筑都是由地基建成的。在學習大數(shù)據(jù)處理之前，掌握扎實的基本技能非常重要，這將決定你未來的身高?；炯寄馨ㄕ莆誴ython、Java等支持大數(shù)據(jù)的編程語言、Linux操作系統(tǒng)、常用主流數(shù)據(jù)庫，以及高等數(shù)學和英語的標準。

了解大數(shù)據(jù)處理的工作機制，Hadoop、spark、strom等主流大數(shù)據(jù)框架及相關算法軟件。

有了計劃，學習就會有明確的目標和具體的步驟，可以增強工作的主動性，減少盲目性。根據(jù)自己的基礎和學習狀態(tài)制定一套切實可行的學習計劃，計劃必須分解到位，詳述。并按照計劃，一步一步地完成。

對于不了解、專業(yè)知識較強的人員，我們可以通過網(wǎng)絡檢索、訪問學術網(wǎng)站或查閱學術文獻等方式學習相關知識，從而快速進入和熟悉未知領域，豐富我們的能力。

再好的知識儲備，沒有實際的實踐，也只是空談。所學知識在實際項目經(jīng)驗中獲得相應的經(jīng)驗價值，知識才會真正落地，自身也會得到提高。

只有通過不斷的歸納和及時的復習，所學的知識才能成為自己可以運用的能力。對于那些不夠扎實、被遺忘的地方，我們需要在學習的過程中多思考、多總結，以文件的形式記錄下來，轉(zhuǎn)化為自己的東西。