flink流計算與spark的區(qū)別？的最區(qū)別flink是基于事件的真正的實時流式處理，Spark是批量或則微批處理Flink用流如何處理去模擬批處理的思想，比Spark用批處理去模擬流全面處理的思想擴

flink流計算與spark的區(qū)別？

的最區(qū)別

flink是基于事件的真正的實時流式處理，Spark是批量或則微批處理

Flink用流如何處理去模擬批處理的思想，比Spark用批處理去模擬流全面處理的思想擴展性更好。

Flink最核心的數(shù)據結構是Stream，它代表上帝一個運行在多分區(qū)上的并行流。

在Stream上同樣是可以接受各種裝換操作（Transformation）。與Spark的RDD相同的是，Stream代表一個數(shù)據流而不是靜態(tài)數(shù)據的集合。所以我，它真包含的數(shù)據是伴隨著時間增長而改變的。并且Stream上的轉換操作大都逐條進行的，即每當有新的數(shù)據沖進來，整個流程都會被負責執(zhí)行并更新完結果。這樣的都差不多處理模式做出決定了Flink會比Spark Streaming有更低的流去處理延遲大性。

自學大數(shù)據，能找到工作嗎？簡歷該如何寫？

謝謝了邀請！

報班學習大數(shù)據是沒有問題的，能否可以找到工作則取決于你完全掌握的技能如何確定也能柯西-黎曼方程企業(yè)的崗位要求，當然了簡歷則要清晰明了的呈現(xiàn)自己的知識結構和項目經驗。

這對在家自學大數(shù)據的工程師來說，在簡歷中應該是應該呈100元以內幾方面的內容：

第一：根據于具體的崗位通過知識結構描述。大數(shù)據具體工作包括大數(shù)據平臺研發(fā)、大數(shù)據應用開發(fā)、大數(shù)據分析和大數(shù)據系統(tǒng)運維等，崗位不同不需要具備的知識結構是不同的，估計有針進行描述。簡歷千萬記住做泛泛的描述，要先有重點。

第二：重視實踐環(huán)節(jié)的描述。對此大數(shù)據領域的工程師來說，實踐能力是企業(yè)極其關注的能力之一，因此要把學習過程中所不屬于到的實踐環(huán)節(jié)做清晰的囑咐。以大數(shù)據分析為例，按照什么做數(shù)據分析是企業(yè)中最了解的內容，和具體詳細的方法，.例如能否機器學習的結束數(shù)據分析是一個多方面了解的重點內容。

第三：崇尚基礎知識的描述。對于自學者來說，很多大數(shù)據的業(yè)界做法可能當然不知道一點，除開數(shù)據采集、整理一番、存儲、安全等方法，如果沒有在這些環(huán)節(jié)做過多的話的進行描述則會反向而行都正常的軌道，要不要盡量減少沉浸到這些環(huán)節(jié)而主體形象自己的基礎知識結構?；A知識對一名大數(shù)據工程師來說是非常重要的，因此一定得重點闡明。

第四：特別注重學習能力的描述。是對大數(shù)據工程師來說，學習能力是非常重要的，對此自學者來說，也能掌握是有的大數(shù)據知識本身就在相關證明自己的自學能力。尤其是去面試二級大數(shù)據崗位，面試官可能更很看重者的學習能力，因此要重點介紹看看自己怎么學習大數(shù)據的過程、計劃和心得，這個環(huán)節(jié)而不也能決定面試的結果。

人工智能和大數(shù)據是我的主要研究方向，目前也在帶去相關方向的研究生，我會陸陸續(xù)續(xù)在頭條寫一些關于人工智能方面的文章，感興趣的東西朋友這個可以打聽一下我，我相信肯定會會收獲。

如果沒有有互聯(lián)網方面的問題，也可以咨詢我，謝謝??！