连云港大数据专业培训学校五大排行榜哪家好

　　Runnable和Callable的区别

　　1）Runnable接口中的方法没有返回值；Callable接口中的方法有返回值。2）Runnable接口中的方法没有抛出异常；Callable接口中的方法抛出了异常。3）Runnable接口中的落地方法是run方法；Callable接口中的落地方法是call方法。

　　Apriori算法有两个致命的性能瓶颈

　　1、多次扫描事务数据库，需要很大的I/O负载。2、对每次k循环，侯选集Ck中的每个元素都必须通过扫描数据库一次来验证其是否加入Lk。假如有一个频繁大项目集包含10个项的话，那么就至少需要扫描事务数据库10遍。3、可能产生庞大的侯选集。4、由Lk-1产生k-侯选集Ck是指数增长的，例如104个1-频繁项目集就有可能产生接近107个元素的2-侯选集。如此大的侯选集对时间和主存空间都是一种挑战。a基于数据分割的方法：基本原理是“在一个划分中的支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。

　　大数据分析软件的使用

　　大数据分析软件从易到难分别有Excel、Spass和SAS。通常作为初级的数据分析师，会使用SQL进行查询，编写Hadoop和Hive很有必要;另外，会使用Python可以在工作中起到事半功倍的效果。利用好工具和软件循序渐进，对数据进行一步步清洗和整理，最终得到一个明确的结果。

　　大数据可以就业的岗位

　　随着当前大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的行业生态也在不断发展和完善，从当前大数据行业的岗位划分来看，大数据岗位可以大致上分为三大类，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗。另外，由于目前大数据正处在落地应用的初期，所以也有很多人在从事大数据教育岗位。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，而且大数据开发岗位的人才需求类型正在从早期的研发岗，逐渐向大数据行业开发岗位覆盖，相信随着大数据平台逐渐开始在行业领域应用，大数据行业开发领域会释放出大量的人才需求，这个过程也会需要大量的高端应用型人才。

　　大数据从何而来

　　美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长 50%，每两年便将翻一番，目前世界上 90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

　　大数据开发工程师工作内容

　　1、主导大数据系统的设计和构建，2、参与系统的需求分析以及数据库的设计，3、负责底层构架和核心代码的实现，4、负责相关的技术分析，主导制定技术方面相关的解决方案，5、参与制定代码的编写规范，并对工作进行指导、推动以及部署。

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