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spark一定要hadoop吗？Spark的安装分为几种模式，其中一种是本地运行模式，只需要在单个节点上解压就可以运行 ， 这种模式不需要依赖Hadoop环境 。在本地模式下运行sparkshellsparkshell非常简单，只需运行以下命令 ， 假设当前目录为$ spark _ home $ master local $ bin/sparkshellmasterlocal ， 则表示当前运行的是单机模式 。

1、做Java开发都需要学什么怎么学下面介绍的课程主要是针对零基础大数据工程师在各个阶段的简单易懂的介绍，让大家更好的了解大数据学习课程 。课程框架是零基础的大数据工程师课程，有大数据 。1.阶段1:静态网页基础(htmlCSS)1 。难度:一颗星2 。课时(技术知识阶段项目任务综合能力)3 。主要技术包括:常见的HTML标签、CSS的常见布局、样式和定位、静态页面的设计和制作方法等 。4.描述如下:从技术角度来说，这个阶段使用的技术代码非常简单，易学易懂 。

2、零基础能自学大数据 分析吗数据开发的基础学习课程路径可以总结如下:1 .EXCEL、PPT(必须精通)数据工作者的基本态度 ， 说我技术不太好，但至少会操作；大胆展示自己 ， 与业务部门沟通 ， 展示分析结果 。从技术上来说，VBA和数据透视是最重要的 。2.数据库类(必学)只要初级能学RDBMS，就看哪个公司用，学哪个 。你进公司不是为了学习MySQL 。

基本NoSQL血MongoDB和Redis(缓存，严格来说Neo4j一个数据库)，然后(选择)你可以知道各种NoSQL，基于图的数据库二级，基于列的数据库BigTable，基于键值的数据库redis/cassendra，基于集合的数据库MongoDB 。3.统计学(必修)如果想学习统计学，重要的概念有描述统计、假设检验、贝叶斯、最大似然法、回归(尤其是广义线性回归)和主成分分析 。

3、如何提高ElasticSearch索引速度 I Google一下，大致答案如下:使用bulkAPI进行初始索引时，设置replica为0增加threadpool.index.queue_size增加indexes . memory . index _ buffer _ size增加index . translog . flush _ threshold _ ops增加index.translog.sync_interval增加index . engine . robin . refresh _ interval其中5，

4与Lucene有关；3是因为ES中有大量的线程池，建立索引时有单独的线程池来处理；7、个人认为，如果影响不大；2，可以使用的场景有限 。个人觉得复刻可以用卡夫卡的ISR机制 。所有数据仍从主数据库写入和读取 。副本应仅用作备份数据 。不过希望大家了解一下，根据原理，你可以根据实际的业务场景做相应的改动，而不仅仅是配置上面的参数 。

4、为什么要用kafka?kafka适用什么样的场景?Apachekafka集群环境构建一个ITeye技术网站 。下一个问题是老生常谈:为什么要用卡夫卡？卡夫卡适用于什么样的场景？先跟大家分享一下我自己对项目中使用的总结 。欢迎有其他想法的同学补充:使用卡夫卡的理由:1 。分布式，吞吐量高 ， 速度快(kafka直接存储在磁盘上，线性读写 ， 速度快:避免了JVM内存和系统内存之间的数据复制，2 。同时支持实时和离线解决方案(相信很多项目都有类似的需求，这也是Linkedin的官方架构 。我们通过storm做一些数据的实时计算和处理，有些离线到hadoop 分析) 。
5、 spark必须要hadoop吗【spark 日志分析】Spark的安装可以分为几种模式，其中一种是本地运行模式，只需要在单个节点上解压就可以运行，这种模式不依赖于Hadoop环境 。在本地模式下运行sparkshellsparkshell非常简单，只需运行以下命令 。假设当前目录为$ spark _ home $ master local $ bin/sparkshellmasterlocal，则表示当前运行的是单机模式 。

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