elastic map reduce是什么？Amazon Elastic Map Reduce(Amazon EMR)是一種Web服務，讓用戶還能夠快速、快速并經濟地去處理大量的數據。機器學習時數據量

elastic map reduce是什么？

Amazon Elastic Map Reduce(Amazon EMR)是一種Web服務，讓用戶還能夠快速、快速并經濟地去處理大量的數據。

機器學習時數據量太大，不能一次性裝進內存該怎么辦？

在當前海量的數據的場景下，在做數據分析的過程中你經常會遇到數據過大不能再裝入內存的情況，情況提供給一些簡單的處理思路：

（1）裝換數據量。延后對數據參與預處理，將每條樣本建議使用編碼通過壓解存儲（結合hash還可盡快增加內存占用），而后的分析過程中再無法讀取壓縮文件再逐個選擇還原并去處理即可解決，這樣的話是可以令寫入到內存的數據量變小，增加內存占用。

（2）需要大數據計算框架。如果不是數據量太大（百G或則T級別），壓縮很有可能已經不是什么好點的解決方案了（處理速度過慢），這時候是可以采取什么措施hadoop等框架，借用map-reduce的計算模型調用大量計算能力接受處理（要是你沒有大量計算出力且數據非涉密，可以考慮到各大云服務廠商提供給的計算能力），現在的計算框架早就支持什么了多種語言來基于mr計算模型，使用過來確實是非常的方便。

如果沒有覺得有所領悟就請點個在看吧

數據分塊：通用做法是將訓練數據分成大小之和的batch，根據顯存大小按照batchsize，剃度的更新也每個batchsize沒更新三次。

數據壓縮：像tensorflow就這個可以選擇類型將數據怎么制作為tfrecord格式，一種二進制格式，數據處理下來速度更快。

請問如何成為大數據測試工程師？

大數據作為當代第一吸金的領域，讓了一批又一批的學生來繼續進修大數據，但這對大數據的學習又是很陌生的，真不知道如何下手，真不知道該怎么樣啊才能下一界大數據工程師。今天就對于兩種不同的人群來結論下呼和才能下一界大數據工程師。

1、對應屆生

個人都覺得應屆生肯定打好基礎，大學本科象都會開辦數據結構，算法基礎，操作系統，編譯原理，計算機網絡等課程。這些課程你必須好好學，基礎牢固了學其他東西問題都不是很大，而且好多大公司去面試都會問這些東西。要是你準備著從事IT行業，這些東西對你會很有幫助。

至于學什么語言，我感覺對大數據行業來說，Java肯定比較多。有時間有興趣的話也可以學學scala，這個語言寫spark比較比較棒。

集群環境必須得搭站了起來。有條件的話是可以搭一個小的分布式集群，沒條件的可以在自己電腦上裝個虛擬機然后搭一個偽分布式的集群。一來能好處你充分認識Hadoop，而來這個可以在上面做點求實際的東西。你所有踩得坑都是你充裕的財富。

然后再就也可以試著寫一些數據計算中較常見的去重，排序，表關聯等你的操作。

對于我來說，面試應屆生就問你的基礎，筆試大多是數據結構和算法方面的，如果沒有你基礎還好但是有一定的大數據方面的經驗，基本都都會過。

2、對有工作經驗想轉行成功的

通常實際考察三個方面，一是基礎，二是學習能力，三是能解決問題的能力。

基礎挺好的考察，給幾道筆試題交了任務基本就明白什么水平了。

學習能力我還是非常重要的，要知道寫Javaweb和寫mapreduce肯定不一樣的。大數據處理技術目前都是好多種，而且企業帶的時候也不單憑不使用一種，再一個行業發展比較好快，要最關鍵的時刻怎么學習新的東西鐵鉤到實踐中。

解決問題的能力在什么時候都也很最重要，數據開發中尤為重要，我們同常會遇見很多數據問題，諸如終極才能產生的報表數據對不上，一般來說一份終版的數據來講來源于很多原始數據，中間又經由了n多全面處理。具體的要求你對數據很敏感，并能把握問題的本質，溯本求源，在盡很可能短的時間里解決問題。

手中掌握計算機技術、hadoop、spark、storm開發、hive數據庫、Linux操作系統等知識，必須具備分布式存儲、分布式計算框架等技術，認識大數據處理和分析技術，走向大數據平臺建設與服務企業的技術人才。