快速大数据

① 如何快速进行大数据导入，更新旧数据及插入数据操作

如何快速进行大数据导入、更新旧数据及插入数据操作

对于大数据量的导入，同时又要对回旧数据进行答更新，对数据库的压力相当大，而且相当耗损时间，之前测试在一张一百万数据表中导入10万的数据，每条记录都进行查询判断，进行了半个小时还没处理完，等待的时间客户是无法接受的，何况在面对上千万的数据中，最后得出一个解决方法。

方法：建一个新表B，跟原表A的结构相同，把每次导入的新数据全部导入B表中，然后用左外连接 把重复数据删除:delete from A where A.id in(select id from B left join A on B.id = A.id)，然后执行insert into A select * form B，最后再删除B表的数据，测试发现这个不到一分钟就可以在100万的数据中完成10W数据的导入。

② 如何快速成为大数据工程师

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapRece等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapRece的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6.机器学习

虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。

机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。

7.多种操作系统

最后，我们想要成为一名大数据工程师，还需要对Unix，linux和Solaris系统有比较深入的了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

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④ 做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据

一、学习大数据是需要学习java和linux的

二、你有多年的java开发经验，那么可以直接跳过java课程部分，学习大数据技术！

三、分享一份大数据技术课程大纲供你了解参考

⑤ spark快速大数据分析怎么样

首先大数据spark技术是基于Python和scala编程语言的，熟悉掌握这两种编程语言是必须的；
其次是要学习spark应用场景、模型和集群搭建等内容；
还有后期的大数据处理等都是必要的知识点

⑥ 大数据快速变化的两层含义是指

一是数据传输的快速，二是数据更新的快速。
传输快速是指，电商企业的大数据通过网络传输。
数据更新快速是指数据的时效性差，所以需要对搜集到的数据进行及时处理。