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大数据学Python还是j***a
综合来看，这两种语言各有各的优势，有基础的人可以学J***a，零基础的人建议学python。
两者均可，但相较而言，python比j***a简单易用 对于初学者，尤其是没有接触过语言的人想入门大数据，个人觉得先学python，后学j***a。首先python作为一门脚本语言，很容易入门。
肯定大数据，现在大数据时代了，J***a+Web+大数据混合开发实战课程，以目前企业开发最需要的J***aEE为主要技能点，再加上Web前端开发和大数据开发内容，比只懂得J***a开发的人员相比增加了很多竞争力。可以来看看。
数据统计和大数据挖掘基础应用Python。Python既是一种面向对象的编程语言又因为其简单、易学、开源、脚本语言范儿的“人设”，是一种既适合数据科学又适合大数技术从业者学习的语言。
如何用mapreduce解决实际问题
1、输入：输入数据分为键/值对，由集群中的每个节点处理。映射函数：使用输入数据中的每个键/值对来调用用户定义的映射函数，以生成一组中间键/值对。Shuffle：将中间的键/值对分组，并将其发送到正确的节点。
2、MapReduce数据预处理，从数据进入到处理程序到处理完成后输出到存储中，整个过程分为如下 5 个阶段：Input Split 或 Read 数据阶段 Input Split，是从数据分片出发，把数据输入到处理程序中。
3、处理一个mapreduce作业主要包括的过程如下：输入数据切片 在开始执行作业之前，输入数据会被切片成若千个小块。每个小块通常大小为64MB-128MB左右。Map任务执行 每个Worker节点会启动若个Mapper线程来处理输入数据切片。
4、MapReduce不擅长或者不能处理的问题需要新的系统来解决，而MapReduce长于处理的问题我们则希望充分利用这个框架的特性。
hadoop和mapreduce是一种什么关系?
简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapReduce、GFS思想，开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目。
分布式计算是云计算的一种，而hadoop正是一种分布式的并行计算。就是可以把任务放在多个机器上进行并行的运行任务。hadoop是基于建立在多个计算集群组上的，而Mapreduce是hadoop中提供的实现方法，map和reduce函数实现拆分和整合。
Hadoop-YARN（Hadoop 0的一个分支，实际上是一个***管理系统）YARN是Hadoop的一个子项目（与MapReduce并列），它实际上是一个***统一管理系统，可以在上面运行各种计算框架（包括MapReduce、Spark、Storm、MPI等）。
MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs，一部是分布式计算框，就是mapreduce，缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。
MapReduce和HBase是Hadoop生态系统中的两个重要组件，它们各自扮演着[_a***_]的角色，但彼此之间存在密切的关系。
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