大数据spark培训班难学么？要掌握哪些知识点

在大数据处理技术的发展当中，从Hadoop到Spark，其实是适应数据处理的需求的变化，从现如今的状况来说，Spark占据的市场越来越大，学大数据，也必学Spark。那么大数据spark培训班难学么？要掌握哪些知识点？今天我们来为大家详细解答一下。

在大数据处理的相关岗位上，如果不会Spark，可以说就相当于一个设计不会PS，Spark的重要程度可见一斑。随便在招聘网站上去搜索一下就会发展，大部分企业都将Spark作为了明确的技能要求，甚至还有专门的Spark工程师岗位。


学大数据，尤其是在大数据开发方向上，Spark正在占据着越来越重要的地位，Spark易用、通用、好上手，学习难度其实没有很多人想象得那么大。早年一直都有说法，Spark将会替代Hadoop，事实上，这个说法不够准确，Spark真正替代的，是Hadoop MapReduce。

在数据处理速度和效率上，Spark有极大的优势。同样处理100TB的数据，Spark只用了Hadoop所用1/10的计算资源，耗时只有Hadoop的1/3。

除了高性能之外，Spark还兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

同时，Spark还支持Java、Python和Scala的API，支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用；极大减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。不得不说，Spark的流行是有道理的。

那么大数据Spark培训班难学么？

学习Spark，需要掌握的技术知识点如下：

SCALA数据类型、运算符、控制语句、基础函数；

SCALA数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式；

SCALA高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等；

SPARK环境搭建、基础结构、运行模式；

Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK STREAMING、Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习；

SPARK系统架构、SPARK ML KMEANS算法，SCALA隐式转化高级特性等。

关于大数据spark培训班难学么，要掌握哪些知识点，相信看完以上的内容，大家也都有了比较清楚的认识了。Spark在大数据处理当中，正在占据着越来越重要的位置，学大数据，Spark是重中之重。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，Spark大数据零基础笨，近期即将开班，教学大纲可联系客服领取！