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大数据是报班学习还是自学好？我很是烦恼。 我在b站上看尚硅谷大海哥的视频，看不懂怎么办？

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第一章：数字经济发展机遇与部署场景 第二章：数字经济发展，产业新业态、新模式、新应用 第三章：产业数字化转型方法论 第四章：产业数字化发展机遇与路径实践 第五章：5G赋能十大行业数字化转型 第六章：物联网赋能十大行业数字化转型 第七章：数字经济之东数西算产业与投资机遇 报名邮箱:txgyxh@cciagroup.com 报名微信： VX +AO12031210 联 系 人：陈女士

现在我国在大力发展数字经济，大家知道有哪家大数据做得比较好的企业吗?

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当别人不拿你当回事的时候，自己要拿自己当回事； 当别人都拿你当回事的时候，自己别太拿自己当回事。 花浓柳艳处，着得眼高；风斜雨急处，立得脚定。

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随着人们数据量越来越多，大数据的技术到底有多牛？

Spark Streaming默认分区个数与所对接的kafka topic分区个数一致，Spark Streaming里一般不会使用repartition算子增大分区，因为repartition会进行shuffle增加耗时

通过spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition参数来设置Spark Streaming从kafka分区每秒拉取的条数

基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的（如果突然数据暴增，大量batch堆积，很容易出现内存溢出的问题），然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。 然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。该机制会

他们在做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。

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