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学习态度
苦心人，天不负。
求知若饥，虚心若愚 。
珍惜小的概率，维护链接的范围。
当你的才华撑不起你的野心时，请静下心来好好的读书。
知识如百川、而我心如海、随岁月沉淀、凭水滴石穿之韧性、富我人生、富我人生也。
百丈之台，其初则一石耳，由是而两石焉，由是而三石，四石以致于切切石焉,进建亦然,旧日记一事，嫡悟一理，积暂而成教。
永远记住
你是为自己工作的。
收获与投入成正比。
怨天尤人没有任何作用。
每一件事情一定要做得更好。
混日子事小，浪费青春事大。
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英雄不问出处，贡献必有回报。
杂谈
1-1）、大数据研发型人才
了解大数据技术人才 ---> 能做大数据部署的人才 --> 大数据运维人才 -->
大数据开发人才( MR ) -- > 大数据开发( spark + MR ) --> 大数据分析师 -- >
大数据挖掘工程师( 算法，数学 )
1-2）、大数据架构行人才
大数据架构师 --> 大数据数据定义工程师 --> 大数据数据编排工程师
1-3）、大数据科学家
大数据研发型人才 + 大数据架构行人才 + 大数据业务专家
1-4）、计算分析应用
计算密集型应用：机器学习，数据挖掘
IO密集型应用：索引，检索，统计，聚类，数据的解码与解压缩
1-5）、几大编程语言的对比
Python：相当于一个自行车，骑它就走
JAVA：相当于飞机，刚开始起飞慢，越来越快
C/c++：相当于导弹，飞起来容易，以后控制难
Scala：与JAVA一样，运行在JVM之上
1-6）、hadoop 与Spark 的区别
hadoop在计算是会把数据落到磁盘，如果数据不在同一个机器上也会走网络，这样就加大了IO以及网络的操作，这两项也是在大数据中最忌讳的，为了避免这样的瓶颈spark腾空而出，spark可以把数据先加载到内存中，在不同的job运算时会在内存中去拿数据，就很好的解决可hadoop的问题。