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学习数据挖掘需不需要学习spark
1、培训时间要根据每位同学的吸收情况来看，能力强的会比较快，一般来说3-6个月。
2、数据挖掘这项工作十分有前景，同时在薪资方面也十分出 。下面是学习数据挖掘需要侧重的知识点。统计知识在做数据分析，统计的知识肯定是需要的， Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。
3、：需要熟悉NoSQL数据库(mongodb、redis)，能够完成数据库的配置和优化；熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优。
4、数据挖掘与机器学习：教授学生数据挖掘的基本概念、方法和技术，如分类、关联规则、聚类等，培养学生运用机器学习算法进行数据分析的能力。大数据分析技术：让学生了解大数据的基本概念、特点和技术，如Hadoop、Spark等，培养学生处理和分析大规模数据的能力。
大数据培训课程大纲去哪里学?
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4、如需大数据培训推荐选择【达内教育】，大数据学习课程如下：Java语言基础：大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。【Java语言】基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。HTML、CSS与Java：网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。
5、首先，千锋教育的大数据培训课程全面而丰富。我们提供包括大数据基础知识、Hadoop技术、Spark技术、数据分析、机器学习等在内的全方位大数据培训课程。学员将学习到大数据领域的核心概念、工具和技术，掌握大数据的处理、存储、分析和应用等关键技能。其次，千锋教育的师资团队由经验丰富的大数据专家和从业人员组成。
编程:Java和Python的区别?
1、这两者都是开源语言，换言之你可以随意的使用这两门语言而不需要付费。在这一点上这两者是不分上下的。之一的差别可能就是Java的体量要大很多，中文版本的代码也要多很多。而Python相应的资料要少一些，而且大部分都是英文的。
2、语法、性能区别。语法，Python的语法简洁、易于阅读和理解，而Java的语法较为严谨，需要更多的代码量来实现相同的功能。Python中的变量不需要声明类型，而Java中的所有变量需要先声明类型才能使用。Python代码块通常以冒号和四个空格缩进表示，而Java则使用大括号包围代码块。性能。
3、两种编程语言区别有语法、面向对象。语法：Java的语法比Python复杂一些，要求更严格。比如，在Java中定义变量必须先声明变量的类型，而在Python中不需要提前声明，且变量可以随时改变类型。面向对象：Java是一种纯粹的面向对象语言，所有代码都必须在类中定义。
spark和hadoop的区别
spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。
首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施： 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
spark和hadoop的区别如下：诞生的先后顺序：hadoop属于第一 源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
相同点都是基于MR的原理来实现的。不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。
Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。
常常出现RAM空间不足或无法得出结果。然而，Map/Reduce运算框架可以处理大数据，在这方面，Spark不如Map/Reduce运算框架有效。不能支持复杂的SQL统计；目前Spark支持的SQL语法完整程度还不能应用在复杂数据分析中。在可管理性方面，SparkYARN的结合不完善，这就为使用过程中埋下隐忧，容易出现各种难题。
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