农村有一种野草，“臭”气熏天，农民都嫌弃它，殊不知是治病良药农村有一种野草，“臭”气熏天，农民都嫌弃它，殊不知是治病良药兔子说健康百家号若您觉得本文对您有用，请点击右上角“关注”，谢谢。在农村，有一种野草，叶绿浓郁，开花时花团锦簇、华贵艳丽，看起来十分漂亮，但可惜的是，它闻起来有一股恶臭，农民都嫌弃它，见了要绕着走，这种野草就是臭牡丹，又名臭叶子、臭花檗、臭花、狗屎花、臭金凤、大红袍、臭八宝、矮童子、野朱桐。光是从名字来看，估计大家就知道臭牡丹到底有多臭了，可谓是臭名远昭。虽然臭牡丹浑身散发着臭气，但确实一味治病的良药，尤其是止咳效果显著。在小编的家乡，臭牡丹就被称为“臭叶子”。记得小时候，妈妈经常告诉我，看见臭牡丹，千万别去碰，因为一旦染上那种臭气，想洗干净非常难。也不知道是在哪一年，小编的表哥不知道因为什么原因总是咳嗽，吃了很多止咳药都不见好。家里的老人便每天采一把臭牡丹熬成汤药喂表哥服下，连喂了一周终于止咳了。臭牡丹作为一种中草药，除了能止咳外，还具有许多功效与作用。从中医角度来看，臭牡丹的根、叶均可入药，具有祛风解毒、消肿止痛的功效，可治湿疹、痔疮等症，著名的云南蛇药的主要药材便是臭牡丹。对于爱美的女人来说，如果夏天脸上和身上长了痘痘，可以捣烂臭牡丹的叶子外敷，效果明显。关于臭牡丹的药用价值，在许多的古代医书以及近现代的医学书籍上均有记载，如下所示：1、《纲目拾遗》：洗痔疮，治疔，一切痈疽，脱肛。2、《福建民间草药》：活血散瘀，拔毒消痈。3、江西《草药手册》：叶：有降压作用。4、《民间常用草药汇编》：健脾，养血，平肝。治崩带及小儿疳气。5、《广西民间常用草药》：根：常将根与肉沫煮，食肉可养胃，治胃病。6、《浙江民间常用草药》：清热利湿，消肿解毒，止痛。注：图片来自网络本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。兔子说健康百家号最近更新：简介:关注健康，分享对您有用的健康知识作者最新文章相关文章哪些大学可报考大数据专业？2017年大数据专业就业前景
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哪些大学可报考大数据专业？2017年大数据专业就业前景
来源：36大数据&
　　十二年寒窗苦读，一朝踏上高考路，一举成名天下知。
　　高考，对于每一个学子都是一场无烟的战场，十几年的努力拼搏，只为这一刻能够走进自己梦想的校园。高考就像是鲤鱼跃龙门中的龙门一样，跃过去的学子就可以欢欢喜喜进入梦想大学校园，开启人生新的篇章，用知识改变命运。在距离2017年高考时间还剩下不到48小时的时间里，学院君想和你谈谈目前炙手可热的专业以及与高考相关的大数据。
　　据教育部数据显示，目前，全国已有35所高等院校开通了大数据专业。也就是说，高考报志愿可直接报大数据专业的学校了。那么，哪些大学可以报考大数据专业呢?大数据专业的就业前景如何呢?
　　全国有哪些高校开通了大数据专业呢?
　　从统计表可以看出，开通了大数据专业的学校主要分布在一线城市(北京、上海、广州)以及云南、贵州和四川三个西南地区。
　　高校填报志愿，过来人的建议，通常情况下：城市比学校更重要，学校比专业更重要。当然，考生也可以根据自己的实际情况(所在地、分数)来进行选择。
　　专业介绍
　　计算机科学与技术(数据科学与大数据技术方向)主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。毕业后能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。
　　专业名称：计算机科学与技术专业(数据科学与大数据技术方向)，本科四年制;
　　2017年大数据专业就业前景
　　大数据人才稀缺
　　据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
　　据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
　　根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
　　大数据专业就业三大方向
　　大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
　　在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
　　大数据专业人才就业薪资
　　1、基础人才-数据分析师
　　北京数据分析平均工资：& 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
　　数据分析师岗位职责
　　业务类别:技术
　　业务方向:数据分析
　　工作职责:
　　1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;
　　2. 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测;
　　3. 参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;
　　4. 整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持;
　　5. 独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控;
　　6. 参与编写项目相关文档。
　　教育背景:
　　学历：本科其它：
　　经验要求:工作经验：3-5年
　　任职要求:
　　1. 统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历;有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识;
　　2. 熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(SAS、R、Python等的一种或多种)，能熟练使用SQL读取数据;
　　3. 使用过 逻辑回归、神经网络、决策树、聚类 等的一种或多种建模方法;
　　4. 3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先;
　　5. 具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑;
　　6. 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
　　能力素养:
　　良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题; 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
　　2、大数据开发工程师
　　北京大数据开发平均工资：& 30230/月。
　　大数据开发工程师/专家 岗位指责(引自 滴滴出行)：
　　职位描述：
　　1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统;
　　2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量;
　　3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献;
　　岗位要求：
　　1、计算机或相关专业本科以上学历(3年以上工作经验);
　　2、精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境;
　　3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码;
　　4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力;
　　5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神;
　　6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分;
　　3、Hadoop开发工程师
　　北京hadoop平均工资：& 20130/月，取自 1734 份样本。
　　Hadoop开发工程师岗位职责(引自新浪网)：
　　职位描述：
　　1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化;
　　2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化(包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等);
　　3.深入源码改进各种开源大数据项目(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。
　　任职要求：
　　1.计算机或相关专业本科以上学历;
　　2.熟悉Linux环境下开发，熟练掌握C++/Java/Scala等一种以上编程语言;
　　3.熟悉Hadoop生态系统相关项目，精通以下项目之一的源码(Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin);
　　4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。
　　4、数据挖掘工程师
　　北京数据挖掘平均工资：& 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%;
　　数据挖掘工程师招聘要求(引自蚂蚁金服集团技术部)：
　　工作职责：
　　1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法;
　　2、数据仓库模型设计和建立;
　　3、数据梳理流程的实现和维护;
　　4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。
　　任职资格：
　　1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。
　　2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。
　　3、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。
　　4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，Java优先。
　　5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验
　　5、算法工程师
　　北京算法工程师平均工资：& 22640/月，取自 10176 份样本。
　　算法工程师 招聘要求(引自美团点评数据平台部)：
　　职位描述：
　　互联网公司背景优先
　　A、广告算法
　　岗位职责：
　　1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型;
　　2.负责核心算法的开发;
　　3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发;
　　4.负责广告技术研究项目的推进与管理;
　　职位需求：
　　1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;
　　2.熟练掌握一门开发语言;
　　3.有机器学习、数据挖掘相关知识;
　　4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验;
　　5.有较强的沟通协调能力;
　　B、推荐算法
　　职位描述：
　　1. 参与各个产品线的个性化推荐系统的研发;
　　2. 分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序;
　　3. 通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性;
　　职位要求：
　　1. 全日制本科及以上学历，计算机相关专业;
　　2. 熟练掌握各类个性化推荐算法，并有开发个性化推荐系统的实际项目经验;熟练掌握各类回归及排序算法，能够利用相关算法进行推荐排序的优化;
　　3. 熟练掌握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术，能够根据实际问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发;
　　4. 有较强的工程架构和开发能力，能够实现支撑千万级用户和TB级用户行为数据的推荐系统或算法;
　　5. 掌握python、matlab等脚本语言，熟悉各类数据挖掘工具(如weka、Mahout)，能够快速建立模型并进行验证;
　　C、算法工程师
　　岗位职责:
　　1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法
　　2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验
　　任职资格:
　　1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力
　　2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。
　　3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或类Unix系统开发,有较强的编程能力。 能独立实现线上算法模块者优先。
　　4、对大数据处理平台和工具有一定经验者优先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等
　　最后一个问题，哪些公司需求大数据人才?
　　答：所有的公司。大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。
　　马云爸爸说&我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更&聪明&。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。&
　　数据，未来的一切。
　　本文转载自：36大数据
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参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款Hadoop和Spark，你更爱哪个她？
对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。
直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。
比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。将HadoopMapReduce与Spark作一番比较来得更明智，因为它们作为数据处理引擎更具有可比性。
过去几年，随着数据科学趋于成熟，也日益需要用一种不同的方法来处理大数据。Hadoop在一些业务应用领域的表现比后起之秀Spark更胜一筹，不过Spark在大数据领域有其一席之地，这归功于它具有速度快、易于使用的优点。本文剖析了两大平台的一系列常见属性，包括性能、容错、成本、易用性、数据处理、兼容性和安全性。
Hadoop和Spark方面要记住的最重要一点就是，它们并不是非此即彼的关系，因为它们不是相互排斥，也不是说一方是另一方的简易替代者。两者彼此兼容，这使得这对组合成为一种功能极其强大的解决方案，适合诸多大数据应用场合。
Hadoop的定义
Hadoop是Apache.org的一个项目，其实是一种软件库和框架，以便使用简单的编程模型，跨计算器集群对庞大数据集(大数据)进行分布式处理。Hadoop可灵活扩展，从单一计算机系统，到提供本地存储和计算能力的数千个商用系统，它都能轻松支持。实际上，Hadoop就是大数据分析领域的重量级大数据平台。
Hadoop由协同运行、构建Hadoop框架的多个模块组成。Hadoop框架的主要模块包括如下：
1.Hadoop Common
2.Hadoop分布式文件系统(HDFS)
3.Hadoop YARN
4.Hadoop MapReduce
虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心，不过还有其他几个模块。这些模块包括：Ambari、Avro、Cassandra、Hive、Pig、Oozie、Flume和Sqoop，它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能，得以扩大到大数据应用领域，处理庞大数据集。
许多使用大数据集和分析工具的公司使用Hadoop。它已成为大数据应用系统中事实上的标准。设计Hadoop的初衷是处理这项任务：搜寻和搜索数十亿个网页，将这些信息收集到数据库中。正是由于渴望搜寻和搜索互联网，才有了Hadoop的HDFS及分布式处理引擎MapReduce。
如果数据集变得极其庞大或极其复杂，以至于当前的解决方案无法在数据用户认为合理的时间段内有效地处理信息，Hadoop对公司就会大有用处。
MapReduce是一种出色的文本处理引擎，它理应如此，因为搜寻互联网和搜索互联网(它的首要任务)都是基于文本的任务。
Spark的定义
Apache Spark开发人员声称它是“一种用于数据大规模处理的快速通用引擎”。相比之下，如果说Hadoop的大数据框架好比是800磅重的大猩猩，Spark就好比是130磅重的猎豹。
虽然批评Spark的内存处理技术的人士承认，Spark确实速度很快(最多比HadoopMapReduce快100倍)，但他们可能并不愿意承认它在磁盘上运行起来速度最多快10倍。Spark还可以执行批量处理，然而它真正擅长的是处理流工作负载、交互式查询和基于机器的学习。
相比MapReduce基于磁盘的批量处理引擎，Spark赖以成名之处是其数据实时处理功能。Spark与Hadoop及其模块兼容。实际上，在Hadoop的项目页面上，Spark就被列为是一个模块。
Spark有自己的页面，因为虽然它可以通过YARN(另一种资源协调者)在Hadoop集群中运行，但是它也有一种独立模式。它可以作为Hadoop模块来运行，也可以作为独立解决方案来运行;这样一来，很难直接比较两者。然而随着时间的推移，一些大数据科学家预计Spark会出现分叉，可能会取代Hadoop，尤其是在更快速地访问处理的数据至关重要的情况下。
Spark是一种集群计算框架，这意味着它更多地与MapReduce竞争，而不是与整个Hadoop生态系统竞争。比如说，Spark没有自己的分布式文件系统，但可以使用HDFS。
Spark使用内存，也可以使用磁盘进行处理，而MapReduce完全基于磁盘。MapReduce和Spark的主要区别在于，MapReduce使用持久存储，而Spark使用弹性分布式数据集(RDDS)，下面容错部分有更详细的解释。
网上不缺关于Spark与MapReduce相比有多快的信息。对两者进行比较有个问题，那就是它们处理数据的方式不一样，数据处理部分有介绍。Spark之所以如此快速，原因在于它在内存中处理一切数据。没错，它还可以使用磁盘来处理未全部装入到内存中的数据。
Spark的内存处理为来自多个来源的数据提供了近乎实时分析的功能：营销活动、机器学习、物联网传感器、日志监控、安全分析和社交媒体网站。另外，MapReduce使用批量处理，其实从来就不是为惊人的速度设计的。它的初衷是不断收集来自网站的信息，不需要这些数据具有实时性或近乎实时性。
众所周知，Spark以性能见长，但是它也因易用性而小有名气，原因是它随带易于使用的API，支持Scala(原生语言)、Java、Python和Spark SQL。SparkSQL非常类似于SQL 92，所以几乎不需要经历一番学习，马上可以上手。
Spark还有一种交互模式，那样开发人员和用户都可以获得查询和其他操作的即时反馈。MapReduce没有交互模式，不过有了Hive和Pig等附加模块，采用者使用MapReduce来得容易一点。
MapReduce和Spark都是Apache项目，这意味着它们是开源免费软件产品。虽然软件不需要成本，但是派人用硬件运行任何一种平台带来了成本。这两种产品都设计成可以在商用硬件上运行，比如所谓的低成本白盒服务器系统。
MapReduce和Spark在同样的硬件上运行，那么这两种解决方案的成本差异体现在哪里?MapReduce使用常规数量的内存，因为数据处理基于磁盘，所以公司得购买速度更快的磁盘和大量磁盘空间来运行MapReduce。MapReduce还需要更多的系统，将磁盘输入/输出分布到多个系统上。
Spark需要大量内存，但是可以使用常规数量的常规转速磁盘。一些用户抱怨会产生临时文件，需要清理。这些临时文件通常保存7天，以便加快针对同一数据集的任何处理。磁盘空间相对便宜，由于Spark不使用磁盘输入/输入用于处理，已使用的磁盘空间可以用于SAN或NAS。
然而，由于需要大量内存在内存中处理一切数据，Spark系统的成本更高，这点没错。但是Spark的技术同时减少了所需的系统数量。所以，最后的情形是，系统成本较高，但是数量大大减少。也许到时候，Spark实际上可以降低每个计算单位的成本，尽管内存方面有额外的要求。
举例说明，“Spark已证明在数据多达PB的情况下也轻松自如。它被用于在数量只有十分之一的机器上，对100TB数据进行排序的速度比Hadoop MapReduce快3倍。”这一成绩让Spark成为2014年Daytona GraySort基准。
MapReduce和Spark相互兼容;MapReduce通过JDBC和ODC兼容诸多数据源、文件格式和商业智能工具，Spark具有与MapReduce同样的兼容性。
MapReduce是一种批量处理引擎。MapReduce以顺序步骤来操作，先从集群读取数据，然后对数据执行操作，将结果写回到集群，从集群读取更新后的数据，执行下一个数据操作，将那些结果写回到结果，依次类推。Spark执行类似的操作，不过是在内存中一步执行。它从集群读取数据后，对数据执行操作，然后写回到集群。
Spark还包括自己的图形计算库GraphX。GraphX让用户可以查看与图形和集合同样的数据。用户还可以使用弹性分布式数据集(RDD)，改变和联合图形，容错部分作了讨论。
至于容错，MapReduce和Spark从两个不同的方向来解决问题。MapReduce使用TaskTracker节点，它为JobTracker节点提供了心跳(heartbeat)。如果没有心跳，那么JobTracker节点重新调度所有将执行的操作和正在进行的操作，交给另一个TaskTracker节点。这种方法在提供容错性方面很有效，可是会大大延长某些操作(即便只有一个故障)的完成时间。
Spark使用弹性分布式数据集(RDD)，它们是容错集合，里面的数据元素可执行并行操作。RDD可以引用外部存储系统中的数据集，比如共享式文件系统、HDFS、HBase，或者提供Hadoop InputFormat的任何数据源。Spark可以用Hadoop支持的任何存储源创建RDD，包括本地文件系统，或前面所列的其中一种文件系统。
RDD拥有五个主要属性：
1.分区列表
2.计算每个分片的函数
3.依赖其他RDD的项目列表
4.面向键值RDD的分区程序(比如说RDD是散列分区)，这是可选属性
5.计算每个分片的首选位置的列表(比如HDFS文件的数据块位置)，这是可选属性
RDD可能具有持久性，以便将数据集缓存在内存中。这样一来，以后的操作大大加快，最多达10倍。Spark的缓存具有容错性，原因在于如果RDD的任何分区丢失，就会使用原始转换，自动重新计算。
按照定义，MapReduce和Spark都可以使用HDFS来扩展。那么，Hadoop集群能变得多大呢?
据称雅虎有一套42000个节点组成的Hadoop集群，可以说扩展无极限。最大的已知Spark集群是8000个节点，不过随着大数据增多，预计集群规模也会随之变大，以便继续满足吞吐量方面的预期。
Hadoop支持Kerberos身份验证，这管理起来有麻烦。然而，第三方厂商让企业组织能够充分利用活动目录Kerberos和LDAP用于身份验证。同样那些第三方厂商还为传输中数据和静态数据提供数据加密。
Hadoop分布式文件系统支持访问控制列表(ACL)和传统的文件权限模式。Hadoop为任务提交中的用户控制提供了服务级授权(Service Level Authorization)，这确保客户拥有正确的权限。
Spark的安全性弱一点，目前只支持通过共享密钥(密码验证)的身份验证。Spark在安全方面带来的好处是，如果你在HDFS上运行Spark，它可以使用HDFS ACL和文件级权限。此外，Spark可以在YARN上运行，因而能够使用Kerberos身份验证。
总结Hadoop vs Spark
乍一看，对任何大数据应用而言，使用Spark似乎是默认选择。然而，事实并非如此。MapReduce已在大数据市场取得了进展，尤其受到这种公司企业的追捧：需要由商用系统对庞大数据集加以控制。Spark的速度、灵活性和相对易用性对MapReduce的低操作成本来说是绝对补充。
实际上，Spark与MapReduce是一种相互共生的关系。Hadoop提供了Spark所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。完美的大数据场景正是设计人员当初预想的那样：让Hadoop和Spark同一个团队里面协同运行。
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责任编辑：
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。
今日搜狐热点王源谈年少成名：莫名其妙！他还能走多远？
　　王源谈年少成名，莫名其妙四个词基本可以概括他的感想，成名后不卖惨，也是一股清流!
　　作为曾经的TFboys的一员，王源现在的知名度可以说是非常高了，而且如今他才不到20岁，未来只要规划好自己的演绎事业，一手好牌已经捏在手上，问题不会很大了。
　　许多人在他这个年纪，要么还在读书，对于未来并没有很多深刻的想法，要么就是在浑浑噩噩寻找梦想，但王源却已经给自己规划好了道路和方向，不得不说是幸运的。
　　对于这种幸运，王源自己怎么看的呢？
王源谈年少成名
　　近日，耿直少年王源在节目中谈自己年少成名，他称自己也不知道为何会红!
　　娱乐圈的特殊化会让一个人被迫拔节成长，刚出道时，王源不过是个还未满十三的小小男孩。或学习、或参加公司训练、或奔波于各地上节目，低血糖晕倒都时有发生，这样的忙碌生活让我们明白年少成名是要付出代价的!但王源谈到自己的成名经历却非常轻描淡写，“我就去训练了一年多，就开始唱歌录制视频，慢慢就红了，然后就慢慢出道了，就成现在这样了，我自己也觉得莫名其妙。”
　　TFboys作为内地炙手可热的明星组合从成立至今一直备受关注，不知不觉中他们都慢慢长大了，三个人也开始了各自独立的探索。
　　那么王源未来的发展在哪呢？
责任编辑：高铭
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