Spark-大数据技术学习必须要掌握的技术

第一篇：Spark-大数据技术学习必须要掌握的技术

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Spark,大数据技术学习必须要掌握的技术

伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark这门语言也是科多大数据在教学实施过程，必须要学习者深入学习的一门语言。不过学习Spark，也不如能操之过急，也需要一招一式，从内功练起：通常来

讲需要经历以下阶段：

第一阶段：熟练的掌握Scala语言

1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,;2，虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序； 3，尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等；

第二阶段：精通Spark平台本身提供给开发者API 1，掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用；

2，掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制；

3，掌握RDD的计算流程，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等

第三阶段：深入Spark内核

此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：

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1，通过源码掌握Spark的任务提交过程； 2，通过源码掌握Spark集群的任务调度；

3，尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节；

第四阶级：掌握基于Spark上的核心框架的使用

Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等：

1，Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等；

2，Spark的离线统计分析功能，Spark 1.0.0版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提升，需要重点掌握； 3，对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法；

第五阶级：做商业级别的Spark项目

通过一个完整的具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。

第六阶级：提供Spark解决方案

1，彻底掌握Spark框架源码的每一个细节；

2，根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案； 3，根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark

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框架；

如果你有关于大数据学习和大数据课程方面的问题，可以登陆我们的官网：http://www.xiexiebang.com进行了解

第二篇：经理人必须要掌握的演讲艺术

演讲者总是抱怨准备太仓促。事实上，只要进行合理分配，时间根本不是问题。除了雕琢核心观点鲜明的文稿，制作形象生动的幻灯片和熟悉现场技术设备之外，更重要的是搞清以下几个概念并均衡分配时间：“说什么”-“怎么说”；“练习”-“预演”；“物质准备”-“心理准备”。

很多经理人都是在演讲结束时才开始大彻大悟：“要是我处理那个问题时，稍稍多一点技巧就好了”；“要是能找到更多有说服力的数据来支持我的观点就好了”。当然，演讲过后最追悔莫及就是：“要是我有更多时间准备就好了。”这些都是事后诸葛亮，完全于事无补。

事实上，对大多数经理人来说，有再多的时间准备演讲也还是不够。如果你熬了三个晚上来准备，讲完之后你会觉得应该熬五个晚上才行。

时间总显得不够用，部分原因是因为许多经理人在演讲上追求尽善尽美。如何利用这些宝贵的时间（通常也就是指，你是否真正理解了练习和预演的不同），决定了你的演讲是平淡无奇，还是震撼人心。

也就是说，在如何利用时间上并没有什么放之四海而皆准的规律。每个经理人千差万别，他们有各自的目标、演讲经验，对演讲内容和听众的把握能力各异，所采用的视听设备也不同，因此“共同规律”即使有也用处不大。专家认为，更好和更现实的做法是：合理利用你能挤出的每一分钟时间。

雕琢讲稿“说什么”

首先要撰写演讲文稿，然后制作图表或幻灯片来做补充。这好像是显而易见的道理，但是许多经理人却是先做幻灯片，然后再在上面编写句子。尽管有些人可以采用这种方式，但对大多数人来说，颠倒顺序的容易造成演讲杂乱无章、主题涣散。

一旦开始写演讲稿，要留出充裕的时间对文稿进行编辑润色。专业的演讲稿撰写人建议在写第一稿时，要尽可能快，不要停下来去修改已写完的部分，或者去反复推敲措辞。这些工作留到以后来做。简练并生动的语言必须经过不断地修改才能出现，而不是在草稿阶段就可以达到这个效果。

如果你的结论或重要观点没有经过精心琢磨和反复修改，登普西认为：“不管花多少时间去练习，不管你的演讲技巧有多么高超，都不能掩饰这个根本的缺陷。”

卡内基顾问公司（dale carnegie & associates）的课程总监大卫·格林（david green）建议时间紧张的经理人记住：“做好眼前事，胜过事后诸葛亮。”尽管你希望自己的演讲稿和幻灯片出类拔萃，但是你不能在推敲词句上浪费过多时间，何况实际演讲的时候也许不会照本宣科。

格林认为：“一般来说，大多数人准备好演讲的时间比他们自己认为的要早得多。他们需要安排更多的时间来排练和演习如何与听众互动。”

核心观点贯始终

无论你采用何种方式来确定演讲稿的结构，你都可以通过列出重点段落或概念作为“记忆触发点”来节省时间，也就是要抓住要点，而不是逐字逐句地把整篇文章写出来。

曼德尔沟通有限公司的ceo史蒂夫·曼德尔（steve mandel）认为，记忆触发点模式有助于演讲时的即兴发挥，而听众也喜欢听。“我告诉那些演讲人，演讲时不要唱独角戏，要多用对话模式与听众进行沟通，就像两个人坐在厨房的桌子边聊天那样，这会令人感觉自然、放松，而且你还不用花很多心思去想说些什么。而独白式的演讲就是一个人对着幻灯片生硬地自言自语。”

曼德尔说，在准备演讲的开始阶段，应该花更多时间去琢磨如何围绕核心观点来组织演讲内容。“电梯式演讲”是指核心观点始终贯穿整个演讲过程，就像电梯在每个楼层间运行一样。当然这得花费时间，但却是值得的，可以避免在遇到挫折时就投降，也可以避免在找到核心观点之前，在那些无关痛痒的事情上花太多时间。

勤加预演“怎么说”

某咨询公司的总裁玛里琳·莫布利（marilynn mobley）建议在演讲稿还未定稿之前就开始预演，这样就可以尽早知道在哪些地方你可能会讲太长时间、哪些内容还需要调整。

莫布利在准备一个演讲时，是这样安排时间的：因为对话题和听众都很熟悉，她先用15%的时间调查听众的需求；50%的时间用来准备演讲---确定论点、收集论据、设定起承转合、制作幻灯片；20%的时间用来进行初步的预演，“就当有听众在面前，练习如何停顿、如何结合幻灯片讲解，并熟悉设备，从而确定整个过程是否可行，时间拿捏是否合理”；10%的时间是在初步预演后进一步修改演讲稿，包括编辑文字和调换某些幻灯片的顺序；剩下5%的时间用来进行最后的预演。

先想想你以前通常是怎么准备演讲的。也许你和大多数经理人一样，利用一切可能的机会练习，或在路上分秒必争，或在办公室里忙里偷闲。

专家认为，这种方式大有问题：花太多的时间去练习，而没有足够的时间去预演。预演意味着要站起来，用和真实演讲同样的手势、同样的眼神，配合视听设备控制演讲进程。

卡内基公司的格林认为，坐在飞机上或在办公室里回顾演讲稿或幻灯片是练习，不是预演。就像戏剧里的演员没有穿上戏服就没有入戏的感觉一样，非专业的演讲者不经过一到两次的全程预演，就不应该出现在听众面前。预演时最好还要选择一些人坐在台下，给演讲者一些反馈意见。

格林说：“你不能只坐在房间里背诵演讲稿，必须去预演，模仿真实的演讲，这样才能达到预演的目的。把你的心思从演讲的内容转移到和听众的互动上去，这也是预演与练习的不同。我并不认为企业界人士都理解预演的价值。经理人往往在'说什么'上面花了太多精力，但对'怎么说'却重视不够。”

心理准备不可少

吉姆·卡思卡特（jim cathcart）是一个有着26年演讲经验的专业演讲家，他把心理准备和物质准备区分得一清二楚。物质准备包括将所有的工作都安排得井井有条：演讲稿、视听设备、技术、声音、会场布置等等。

而心理准备是指花时间去体会听众的思想，将自己的演讲先在脑子里预演一遍，预先想到可能会出现的问题，在心理上做好演讲准备。

心理准备还包括思考以下问题：我的听众都是些什么人？他们和我有什么不同？他们会怎么看待我，是外行的演讲者，还是值得尊敬的顾问？什么会让他们感到兴奋？他们听完演讲后，头脑里留下哪些值得回味的东西？

卡斯卡特认为，多花点时间做心理准备，演讲取得的效果通常会好过那些只在物质准备上精益求精的人。他说：“如果我可以说出一些打动听众的话，那么跑一点题、穿着上有些不得体，甚至对宣传材料的内容一无所知都不要紧。切记：大多数听众是先从情感上下判断，然后才从逻辑上去思考。”

第三篇：销售人员必须要掌握的知识

销售人员必须要掌握的知识

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| 浏览：385 | 更新：2013-06-19 18:331、产品(服务)知识

只有了解了产品(或者服务)才能为客户准确地介绍产品。并且不仅会介绍产品性能、特点，还要能亲手操作。对于有安装需求的，销售经理还要了解产品的安装与使用知识。

2、企业(组织)知识

销售人员其实就是企业的对外形象大使。要象了解自己家一样了解企业，这样才能让客户感觉到你对公司的认同，才能让人感觉到你的自信，从而相信你的介绍而接受你的产品。如果销售经理在客户面前萎靡不振，客户也会认为这家企业不怎么样，从而不接受这家企业的产品。

另外，销售业务是公司整体价值链的一个环节，在工作中，销售人员总是需要其他部门的配合与支持，那么，对企业情况的了解，特别是企业运行政策的了解，会使你更加清楚你能够为客户争取什么?不能承诺什么?这样，你在从事销售工作时才能更加得心应手。

3、行业知识

客户购买产品，势必要货比三家。作为优秀的销售员，我们必须能够为顾客提供很好的行业知识参考，在客户有需求时能够提供自己品牌与竞争对手的产品之间优缺点对比，从而引导顾客正确消费。而这就需要销售人员拥有丰富的行业知识。

4、关于人性的知识

销售，作为一门学问来看，主要是研究与人打交道的，因此必须熟练掌握人性的学说，例如：马斯洛的需求层次理论、弗洛姆理论(4Ls)等都是很实用的、可以用于指导我们工作的理论。

5、其他知识

最好的销售人员总是在销售过程中能与顾客变成朋友的人，能够寻找到共同语言的人，因此，天文地理、诸子百家，古今中外，样样都要有所涉猎懂才能应付各种各样的顾客。例如，与一个经历过文革风雨的人交往，你基本不懂中国革命史，肯定不行;而与一个80年代的人交往，你对网络一窍不通肯定没有共同语言。有人描叙优秀销售人员是：见人讲人话，见鬼讲鬼话，就是描叙成功销售人员能够与所有目标客户取得共鸣，被客户所接受。

第四篇：你必须要掌握的90个新名词

十九大前，你必须要掌握的90个新名词!

扶贫对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准。

78、[精准扶贫] 精准扶贫是粗放扶贫的对称，是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。

79、[五个一批] 发展生产脱贫一批、易地扶贫搬迁脱贫一批、生态补偿脱贫一批、发展教育脱贫一批、社会保障兜底一批。

80、[双引擎] 一是打造新引擎，推动大众创业万众创新;二是改造传统引擎，重点是扩大公共产品和公共服务供给，补齐“短板”，助力中国经济长期保持中高速增长，迈向中高端水平。

81、[共享经济] 共享经济，一般是指以获得一定报酬为主要目的，基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的一种新的经济模式。

82、[证照分离] 指只要到工商部门领取一个营业执照，就可以从事一般性的生产经营活动，如果需要从事需要许可的生产经营活动，再到相关审批部门 办理许可手续。

83、[同线同标同质] 指同一生产线、按相同的标准生产，使内外销产品达到同样的质量水准。84、[河长制] 指由中国各级党政主要负责人担任“河长”，负责辖区内河流的污染治理。85、[“三军”战略思想] 政治建军、改革强军、依法治军。86、[“五大战区”] 东部战区、南部战区、西部战区、北部战区、中部战区。87、[解放军“五大军种”] 陆军、海军、空军、火箭军、战略支援部队。88、[新古田会议] 2014年10月30日全军政治工作会议在福建省上杭县古田镇召开，被称为“新古田会议”。89、[关于中央领导核心的准确表述] 以习近平同志为核心的党中央。90、[四风] 指形式主义、官僚主义、享乐主义和奢靡之风。

第五篇：PMC主管必须要懂数据分析

PMC主管必须要懂数据分析

数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

一、识别信息需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

二、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；

②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；

③记录表应便于使用；

④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

三、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

四、数据分析过程的改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；

②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；

③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；

④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；

⑤数据分析所需资源是否得到保障。

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。应用到企业中时，企业可在产品的整个寿命周期中，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程去运用数据分析的过程，可以从中找出规律，以提升有效性，改善企业的经济效益。

有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术！最简洁的数据分析：

@小蚊子乐园：简单的很，就是分析数据。

@Terensu：描述数据特征，预测数据趋势，展示分析结果。

@wangman02：从一大堆数据中提取到你想要的信息，就是数据分析。

最浪漫的数据分析：

@数据化管理：数据分析就是：茫茫人海中，你通过观察、跟踪、记录等手段找到你生命中最想爱的那个人，进而根据对方的喜好，成功的展示了自己的优点，改进了自己的缺点，并且说服了对方的父母，承诺终身与ta为伴的一项工作。

@刘万祥ExcelPro: 你喜欢上一个姑娘，你会搜集她的兴趣、爱好、星座、闺密、乃至三围。。等等各种信息吧，然后想自己怎么能搭讪上、约出来，碰壁了会继续找原因、想办法，这里面你都有在做数据分析呀。

@CIVN可视化社区：从你每天发的微博研究你喜欢哪个明星、是哪个星座的、喜欢吃什么买什么、大概几岁会嫁出去。最IT的数据分析：

@穆浩然：所以我一般都说我是做IT的。@YicoLeung:复制粘贴。

@仓鼠_茄子把：你应该对男的低调说自己是码农，对女的高调说自己是分析师！现在甭管是什么职业，加个师字就显得特牛B，比如策划师,揉奶师,面包师,搬砖师等等。最实用的数据分析：

@ETwise:我告诉别人：你买了牙膏我还会推荐你买牙刷，我就是做这样的工作的。

@老仲琢磨：可以知道刚当爹的男人买尿布时最可能顺便买点啥。@张勇往前行：每个月的月底，老婆问你，这个月的钱你都是怎么花的？你的回答就是数据分析。最神化的数据分析：

@张启仁：数据分析是算命的。最霸气的数据分析：

@淘货郎：数据分析就是企业的军统和中统。

@牧羊人_DM：这是一个很有前途特牛B的职业，具体细节你没必要知道。

最恐怖的数据分析：

@游走的背包：数据分析就是文革时的查人祖上三代，最后定义你这代什么成份！

@宝泥马冷死了：从你爸的日常行为统计中推测你下次考试不及格他会用什么东西揍你。那到底什么是数据分析呢？

说说数据哥的理解：数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。

其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

1、明确分析目的与框架

一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。

基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。

2、数据收集

数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。

3、数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。

4、数据分析

数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。

到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

5、数据展现

一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。

常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6、撰写报告

最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析，不能舍本求末。

来，说说你理解的数据分析是什么呢？