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大数据工程技术学什么

1、大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。

2、大数据技术主要学习数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等方面的知识和技能。就业方向包括但不限于： 大数据工程师：负责数据采集、存储、处理、分析等工作，需要掌握Hadoop、Spark、Hive等相关技术。

3、大数据技术主要学什么？大数据技术专业主要学统计学、数学、计算机、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学、数据采集、计算机编程语言等。就业方向有大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、信息架构工程师、大数据可视化工程师等。

4、．数据科学基础理论 研究数据相似性理论、数据测度和数据代数和探索数据科学的研究方法。以数据为研究目标，揭示数据的一般规律，为大数据研究和应用奠定基础。

5、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

6、大数据工程师需要学的有：大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。

string类型的Avro模式

String 是不可变类，不可变的意思是 String 类型变量初始化后，其引用指向内存内容不能改变，变量引用可以指向其他内存。定义一个 String 变量 str，引用指向内存字符串 abc。

string属于Java中的字符串类型，也是一个引用类型，并不属于基本的数据类型。Java中基本的数据类型只有八个，分别是数值型：byte、short、int、long；浮点型：float、double；字符型：char；布尔型：boolean。

Double.parseDouble（String类型变量）例如定义String变量A为“10”，将String转化为Double变量。

string是C++、java、VB等编程语言中的字符串类型。在java、C#中，String类是不可变的，对String类的任何改变，都是返回一个新的String类对象。 String 对象是 System.Char 对象的有序集合，用于表示字符串。

大数据学习路线及专业课程学习的主要内容是什么?

1、大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。

2、大数据存储与处理：学员将学习Hadoop和Spark等大数据处理平台的使用，了解分布式计算和存储原理。通过实际操作项目，学员将掌握大数据存储和处理的关键技术，包括HDFS、MapReduce、Spark RDD等。

3、数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘和机器学习的基本理论和方法，包括数据预处理、特征选择、分类、聚类等技术，以及常用的机器学习算法和工具。

4、大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。大数据专业学什么课程Java语言基础课程JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。

5、建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容：程序设计、数据结构、计算机组成操作系统、计算机网络、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法，并让学生了解学科发展历史和现状。

序列化的原理

RLP（Recursive Length Prefix），中文翻译过来叫递归长度前缀编码，它是以太坊序列化所采用的编码方式。RLP主要用于以太坊中数据的网络传输和持久化存储。

Java的序列化机制是通过在运行时判断类的serialVersionUID来验证版本一致性的。

基本原理：使用 public static T T parseObject（String text， ClassT clazz） 方法，边可完成JSON的反序列化。

消息经过序列化后会成为一个二进制数据流，该流中的数据为一系列的 Key-Value 对。如下图所示：采用这种 Key-Pair 结构无需使用分隔符来分割不同的 Field。

RPC的原理：RPC协议的底层原理，就是对象的序列化、反序列化以及序列化后数据的传输。

接下来我们来来回答本节一开始的问题，针对JSON来说，ProtoBuf是如何将体积变得更小的呢？答案很简单，就是为数据序列化反序列化提供更多的先验知识。

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