大數據工程師前景趨勢分析報告？ 從現在各個求職平臺的數據來看，大數據開發的崗位數量是增量比較明顯的，隨著大數據開始全面落地應用，人才的缺口也在逐漸增加。大數據行業在過去幾年中快速發展，成為了信息技術行業中最重要的領域之一，就業薪資自然也不言而喻的高。如果你想要加入大數據行業，專業的大數據培訓肯定是不能少的，能夠在用更短的學會，那么究竟 大數據工程師前景趨勢分析報告

在當今的大數據時代，我們雖然切身感受到的是科技的進步，現在各行各業都會利用大數據分析輔助運營，我們可以看到大數據在營銷、醫療、零售、網絡安全、交通物流等方面都有著重要的作用。

舉個例子，大數據在醫療方面，數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內就可以解碼整個DNA，并且讓我們可以制定出最新的治療方案。

大數據行業的薪資起點也比較高，對于剛剛畢業的學生，如果在學校已經有了較為扎實的大數據基礎，并且有一定的實戰經驗，那么在入職初期能得到相對較高的起薪，通常在一線城市年薪可達到8-15萬元/年。

當然如果沒有一定的項目實戰經驗，想找到薪資高的工作還是有一定的困難的。那么，你可以選擇專業的大數據培訓來進行深造。像千鋒教育大數據培訓班的專業課程都會包含大量的項目實戰實訓，并且由經驗豐富的老師指導，不僅可以鞏固理論知識，還能快速積累項目開發經驗。

當然，如果你是零基礎小白想要轉行學習大數據技術，也可以參加基礎培訓再到就業。

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【常見大數據經典面試題每日一練】

Spark中為什么要區分寬窄依賴?

窄依賴：Spark可以對窄依賴進行優化：合并操作，形成pipeline(管道)，同一個管道中的各個操作可以由同一個線程執行完，且如果有一個分區數據丟失，只需要從父RDD的對應個分區重新計算即可，不需要重新計算整個任務，提高容錯。

寬依賴：Spark可以根據寬依賴進行state階段劃分，同一個stage階段中的都是窄依賴，可以對該階段內的窄依賴優化。

寬依賴有shuffle，子RDD的一個分區會依賴于父RDD的多個分區--錯誤，父RDD的一個分區會被子RDD的多個分區所依賴--正確。

窄依賴:沒有shuffle，子RDD的一個分區只會依賴于父RDD的1個分區--錯誤，父RDD的一個分區只會被子RDD的1個分區所依賴--正確。

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