go大数据分析框架

⑴ 大数据工程师需要掌握哪些技能

大数据技术体来系庞大，包括的知源识较多

1、学习大数据首先要学习java基础

Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop

2、学习大数据核心知识

Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。

3、学习大数据需要具备的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛。

⑵ alphago战胜人类选手的三个法宝是:___。 A 人工智能 B 大数据 C 算法 D 计算

答案是ABC，排除法可以把D排除，计算的话人人都会，从计算的技术角度来讲，AlphaGo与其他计算机并无异处，只是在算法上引入深度学习，通过结合人工智能和大数据，所以能够战胜人类选手

⑶ 大数据和Java开发哪个更有前途

两者关系抄

java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；

大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，

他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；

java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用java，可以Python，Scala，go语言等。

再有就是就业前景

看看职友集的数据，

Java工程师

最后根据自己的需要可以自己选择适合自己的才是最好的，

⑷ 互联网时代，Java和Go的应用场景有何异同

这个问题其实我点了没有帮助但不知为什么还是一直在我的feed里出现，求逻辑。我点没有帮助的原因首先是因为楼主不是在提问题，而是在自言自语摆观点，其次是因为这个问题跟 Go 没有关系。

楼主的基本论点是：做大数据必须要搞代码移动，只有针对虚拟机的bytecode可以实现代码移动，所以编译到native binary的语言都out了。这个论点前半句是opinion, 先不争论；后半句是fact, 可惜这个fact是错的。Google 的 MapRece 还有之后的各种大数据平台都是先把 native 可执行程序分发到很多机器然后直接开跑。
另外我没有反对楼主的论点，我是说楼主的论证无法成立。

还有楼主后面引的那段资料实在有点太老了。机器无关的bytecode分发在服务端<->客户端，或者不同架构，不同大小端的环境中还是有价值的。可惜，服务端/客户端应用现在都被 JavaScript 吃了，那么多架构里也只有技术看着最挫的 x86 留下来了。世事难料。

说完了再夹带私货：传函数bytecode而不是传整个可执行包在一些很限定的场景可能是好主意。但如果推广开来到通用工程，是个麻烦非常大的事情，这个，做过这种infrastructure的人儿，冷暖自知。

⑸ go语言适合做什么

Go语言。他主要是在一些网页版的服务器中用于系统编程的一种语言。他是谷歌开发的一种编程语言。在一定程度上，谷歌有一定的垄断作用。不能随随便便的在语言当中添加其他的语言成分。

⑹ 学习大数据是否需要学习Java

当前大数据领域的岗位主要集中在三个大的方向，分别是大数据开发方向、大数据分析方向和大数据运维方向，其中大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，而且岗位附加值也比较高，目前几乎与算法岗持平了，所以如果未来要想从事大数据开发岗，那么学习一下Java还是很有必要的。

相对于大数据分析(算法)岗位来说，大数据开发岗位的竞争就没有那么激烈了，而且开发岗位对于从业者的学历要求也并不算高，本科生也可以从事开发岗，因此对于很多本科生来说，选择主攻大数据开发方向也是比较现实的选择。实际上，由于算法岗位的竞争比较激烈，现在很多研究生也会选择从事开发岗位，而且未来随着工业互联网的落地应用，大数据开发岗的人才需求量也会逐渐增加。

当前Java、Python、Scala、Go等编程语言在大数据开发领域的应用还是比较普遍的，由于Java语言的技术生态比较健全，所以很多开发团队更愿意采用Java语言来完成大数据开发，这也会在一定程度上降低开发风险，所以如果掌握Java语言，那么在大数据开发领域会有较多的就业机会。

关于学习大数据是否需要学习Java，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑺ 大数据开发常用的编程语言有哪些

1、Python语言
如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow；随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。
还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取－读取－输出－循环（REPL）概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。
Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。
2、R语言
在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。
R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。
Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。
4、Hadoop和Hive
一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

⑻ Go语言是做什么的

Go语言是一种简单、高效率的编程语言，主要做企业的服务器开发，区块链开发、内网站开发、传统项目开发。（容比如区块链数字货币，以太坊，LoL游戏服务器、王者荣耀游戏服务器、链家租房网、58同城、赶集网、阿里云、网络云，金融区块链系统等）
Go语言来自Google，是一个编程界的富二代，Google公司力挺Go语言。
如果想具体了解或者学习一下可以去黑马程序员问问看，我一个同学就是在那里学习的，我做python的，他区块链，薪资比高我好几K，- -||

⑼ go语言在大数据，云计算时代不行吗

go就是为云而生的语言