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学习hADoop,spArk需要学习spring等吗

不需要,你学习使用Git的时候也没让你会用SVN,甚至学习的比有SVN基础的更快!

不一定,如果你不用Hadoop的HDFS和YARN,完全可以在学习Spark的时候从本地载入数据,部署用standlone模式。Spark替代的是Hadoop中的MapReduce编程范式,不包括存储和资源管理模块。 Spark的算子很多,写程序来看比Hadoop MapReduce要灵活很多,...

当然,起码hadoop框架内的mapreduce(分布式计算模块)和HDFS(分布式文件存储系统)你要学习,MR能够帮助你深入理解分布式的计算思维,HDFS则是大数据领域内最为常用,最为常见的文件存储系统,Spark也同样要依托于HDFS进行很多的计算,另外还...

hadoop是大数据生态圈的基础,虽然mapreduce基本废了,但是大数据的存储基本都是基于hdfs的,所以,hadoop还是要学的

hdfs一定要, 然后mapreduce的思想, 主要是学习分布式的思想。

理论上来讲,学习spark和storm是不需要学习hadoop的。spark和storm都是独立的开源项目,在完整性上是self-constrained的,完全可以独立学习。从循序渐进天津众 维UI设计

理论上来讲,学习spark和storm是不需要学习hadoop的。spark和storm都是独立的开源项目,在完整性上是self-constrained的,完全可以独立学习。从循序渐进的角度,还是可以了解一下hadoop的,以spark为例,理解了hadoop的mapreduce,知道它的缺陷...

如果只是应用Hadoop/Spark进行数据分析,那么JavaSE只需要基本了解就行了,重点在于深入理解Hadoop/Spark各自的计算模型和实现原理,以及常见的数据分析方法和分布式算法。实际的分析工作,甚至可以不使用java,使用各自的streaming接口用任意语...

一般都是要学的,像spark其实它只是替代了hadoop生态系统中的mapreduce功能,hadoop的其他的部分,spark都没有替代,所以要学hadoop;而storm是实时计算框架,比如说业务需要记录用户的足迹等信息,你肯定得需要一个存储的方式吧,最有可能的就...

需要的,两者是互补的依赖关系,hadoop至少你大概的学一下也好

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