如何選擇適合自己的大數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)智能培訓機構(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)培訓應運而生。現(xiàn)在還有很多伙伴不知道大數(shù)據(jù)培訓行業(yè)，不知道靠不靠譜，學習費用是多少，那么，千鋒教育IT培訓就給大家詳細介紹一下如何選擇適合自己的大數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)智能培訓機構(gòu)。
如果小伙伴們是零基礎(chǔ)學習，還是推薦大數(shù)據(jù)線下面授班，一方面，線下面授班會有學習監(jiān)督管理和面對面的輔導，學習氛圍濃厚，學習效率會更高，后期就業(yè)會有推薦就業(yè)，各種指導和幫助;另一方面，線下會有真實的集群服務(wù)器，可以為學員提供真實的學習環(huán)境，更能通過幫助提高實際項目能力。
所以，在大數(shù)據(jù)培訓班的質(zhì)量方面一定要嚴格把控。雖然有些大數(shù)據(jù)培訓班相對便宜，但是在課程內(nèi)容、教學服務(wù)等方面可能“缺斤少兩”。
首先，每個城市都有不同的大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)，不同的機構(gòu)并不是在每個城市都有校區(qū)。如果想要選擇大品牌的機構(gòu)，但當?shù)貨]有校區(qū)，可以選擇就近地區(qū)的校區(qū)進行學習。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 余個核心城市建立直營校區(qū)，有很多的選擇余地。
其次，每個大數(shù)據(jù)培訓都會有一定的口碑評價，所以在選擇時，可以先了解該機構(gòu)的口碑情況，看看大家對它的評價如何。
然后，教學質(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構(gòu)。師資方面最靠譜的方法就是進班試聽，一方面向在讀學員打聽，一方面自己親身感受。
千鋒教育大數(shù)據(jù)培訓在課程設(shè)置上，緊貼企業(yè)用人需求，實現(xiàn)復合型實戰(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者組成的導師團隊，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)培訓機構(gòu)，想要選擇好的大數(shù)據(jù)培訓學校，就必須關(guān)注這些特點。
千鋒教育IT培訓采用面授教學模式，確保學習質(zhì)量，堅持理論實踐相結(jié)合的教學方式，開設(shè)實戰(zhàn)項目課程和就業(yè)指導課程，你可以在線報名體驗千鋒培訓14天免費試聽課程。點擊下方圖片預約資格。
【常見大數(shù)據(jù)培訓經(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)度兩個功能分開，分別由 ResourceManager 和 ApplicationMaster 進程實現(xiàn)。
ResourceManager：負責整個集群的資源管理和調(diào)度 ApplicationMaster：負責應用程序相關(guān)事務(wù)，比如任務(wù)調(diào)度、任務(wù)監(jiān)控和容錯等。 YARN 的出現(xiàn)，使得多個計算框架可以運行在同一個集群之中。 1. 每一個應用程序?qū)粋€ ApplicationMaster。 2. 目前可以支持多種計算框架運行在 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、消費者讀取消息的操作都是與 leader 副本進行交互的，從 而實現(xiàn)的是一種主寫主讀的生產(chǎn)消費模型。
Kafka 并不支持主寫從讀，因為主寫從讀有 2 個很明 顯的缺點:
數(shù)據(jù)一致性問題。數(shù)據(jù)從主節(jié)點轉(zhuǎn)到從節(jié)點必然會有一個延時的時間窗口，這個時間 窗口會導致主從節(jié)點之間的數(shù)據(jù)不一致。某一時刻，在主節(jié)點和從節(jié)點中 A 數(shù)據(jù)的值都為 X， 之后將主節(jié)點中 A 的值修改為 Y，那么在這個變更通知到從節(jié)點之前，應用讀取從節(jié)點中的 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。
延時問題。類似 Redis 這種組件，數(shù)據(jù)從寫入主節(jié)點到同步至從節(jié)點中的過程需要經(jīng) 歷網(wǎng)絡(luò)→主節(jié)點內(nèi)存→網(wǎng)絡(luò)→從節(jié)點內(nèi)存這幾個階段，整個過程會耗費一定的時間。而在 Kafka 中，主從同步會比 Redis 更加耗時，它需要經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)→主節(jié)點內(nèi)存→主節(jié)點磁盤→網(wǎng)絡(luò)→從節(jié) 點內(nèi)存→從節(jié)點磁盤這幾個階段。對延時敏感的應用而言，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)智能培訓機構(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，就需要不斷學習，緊跟技術(shù)前沿。如果您對IT技術(shù)培訓感興趣，可以在線咨詢千鋒老師哦~
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