elastic map reduce是什么？Amazon Elastic Map Reduce(Amazon EMR)是一種Web服務(wù)，讓用戶還能夠快速、快速并經(jīng)濟(jì)地去處理大量的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)數(shù)據(jù)量

elastic map reduce是什么？

Amazon Elastic Map Reduce(Amazon EMR)是一種Web服務(wù)，讓用戶還能夠快速、快速并經(jīng)濟(jì)地去處理大量的數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)數(shù)據(jù)量太大，不能一次性裝進(jìn)內(nèi)存該怎么辦？

在當(dāng)前海量的數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下，在做數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中你經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)過(guò)大不能再裝入內(nèi)存的情況，情況提供給一些簡(jiǎn)單的處理思路：

（1）裝換數(shù)據(jù)量。延后對(duì)數(shù)據(jù)參與預(yù)處理，將每條樣本建議使用編碼通過(guò)壓解存儲(chǔ)（結(jié)合hash還可盡快增加內(nèi)存占用），而后的分析過(guò)程中再無(wú)法讀取壓縮文件再逐個(gè)選擇還原并去處理即可解決，這樣的話是可以令寫(xiě)入到內(nèi)存的數(shù)據(jù)量變小，增加內(nèi)存占用。

（2）需要大數(shù)據(jù)計(jì)算框架。如果不是數(shù)據(jù)量太大（百G或則T級(jí)別），壓縮很有可能已經(jīng)不是什么好點(diǎn)的解決方案了（處理速度過(guò)慢），這時(shí)候是可以采取什么措施hadoop等框架，借用map-reduce的計(jì)算模型調(diào)用大量計(jì)算能力接受處理（要是你沒(méi)有大量計(jì)算出力且數(shù)據(jù)非涉密，可以考慮到各大云服務(wù)廠商提供給的計(jì)算能力），現(xiàn)在的計(jì)算框架早就支持什么了多種語(yǔ)言來(lái)基于mr計(jì)算模型，使用過(guò)來(lái)確實(shí)是非常的方便。

如果沒(méi)有覺(jué)得有所領(lǐng)悟就請(qǐng)點(diǎn)個(gè)在看吧

數(shù)據(jù)分塊：通用做法是將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成大小之和的batch，根據(jù)顯存大小按照batchsize，剃度的更新也每個(gè)batchsize沒(méi)更新三次。

數(shù)據(jù)壓縮：像tensorflow就這個(gè)可以選擇類型將數(shù)據(jù)怎么制作為tfrecord格式，一種二進(jìn)制格式，數(shù)據(jù)處理下來(lái)速度更快。

請(qǐng)問(wèn)如何成為大數(shù)據(jù)測(cè)試工程師？

大數(shù)據(jù)作為當(dāng)代第一吸金的領(lǐng)域，讓了一批又一批的學(xué)生來(lái)繼續(xù)進(jìn)修大數(shù)據(jù)，但這對(duì)大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)又是很陌生的，真不知道如何下手，真不知道該怎么樣啊才能下一界大數(shù)據(jù)工程師。今天就對(duì)于兩種不同的人群來(lái)結(jié)論下呼和才能下一界大數(shù)據(jù)工程師。

1、對(duì)應(yīng)屆生

個(gè)人都覺(jué)得應(yīng)屆生肯定打好基礎(chǔ)，大學(xué)本科象都會(huì)開(kāi)辦數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，算法基礎(chǔ)，操作系統(tǒng)，編譯原理，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等課程。這些課程你必須好好學(xué)，基礎(chǔ)牢固了學(xué)其他東西問(wèn)題都不是很大，而且好多大公司去面試都會(huì)問(wèn)這些東西。要是你準(zhǔn)備著從事IT行業(yè)，這些東西對(duì)你會(huì)很有幫助。

至于學(xué)什么語(yǔ)言，我感覺(jué)對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)來(lái)說(shuō)，Java肯定比較多。有時(shí)間有興趣的話也可以學(xué)學(xué)scala，這個(gè)語(yǔ)言寫(xiě)spark比較比較棒。

集群環(huán)境必須得搭站了起來(lái)。有條件的話是可以搭一個(gè)小的分布式集群，沒(méi)條件的可以在自己電腦上裝個(gè)虛擬機(jī)然后搭一個(gè)偽分布式的集群。一來(lái)能好處你充分認(rèn)識(shí)Hadoop，而來(lái)這個(gè)可以在上面做點(diǎn)求實(shí)際的東西。你所有踩得坑都是你充裕的財(cái)富。

然后再就也可以試著寫(xiě)一些數(shù)據(jù)計(jì)算中較常見(jiàn)的去重，排序，表關(guān)聯(lián)等你的操作。

對(duì)于我來(lái)說(shuō)，面試應(yīng)屆生就問(wèn)你的基礎(chǔ)，筆試大多是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法方面的，如果沒(méi)有你基礎(chǔ)還好但是有一定的大數(shù)據(jù)方面的經(jīng)驗(yàn)，基本都都會(huì)過(guò)。

2、對(duì)有工作經(jīng)驗(yàn)想轉(zhuǎn)行成功的

通常實(shí)際考察三個(gè)方面，一是基礎(chǔ)，二是學(xué)習(xí)能力，三是能解決問(wèn)題的能力。

基礎(chǔ)挺好的考察，給幾道筆試題交了任務(wù)基本就明白什么水平了。

學(xué)習(xí)能力我還是非常重要的，要知道寫(xiě)Javaweb和寫(xiě)mapreduce肯定不一樣的。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)目前都是好多種，而且企業(yè)帶的時(shí)候也不單憑不使用一種，再一個(gè)行業(yè)發(fā)展比較好快，要最關(guān)鍵的時(shí)刻怎么學(xué)習(xí)新的東西鐵鉤到實(shí)踐中。

解決問(wèn)題的能力在什么時(shí)候都也很最重要，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中尤為重要，我們同常會(huì)遇見(jiàn)很多數(shù)據(jù)問(wèn)題，諸如終極才能產(chǎn)生的報(bào)表數(shù)據(jù)對(duì)不上，一般來(lái)說(shuō)一份終版的數(shù)據(jù)來(lái)講來(lái)源于很多原始數(shù)據(jù)，中間又經(jīng)由了n多全面處理。具體的要求你對(duì)數(shù)據(jù)很敏感，并能把握問(wèn)題的本質(zhì)，溯本求源，在盡很可能短的時(shí)間里解決問(wèn)題。

手中掌握計(jì)算機(jī)技術(shù)、hadoop、spark、storm開(kāi)發(fā)、hive數(shù)據(jù)庫(kù)、Linux操作系統(tǒng)等知識(shí)，必須具備分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算框架等技術(shù)，認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，走向大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)與服務(wù)企業(yè)的技術(shù)人才。