大数据就业前景及待遇如何？

大数据就业前景及待遇如何？大数据不难，对数据分析有兴趣的人都可以学习大数据技术，并且近年来数据呈爆炸式增长，大数据重要性愈加凸显，大数据人才缺口越来越大，发展前景可见一斑。所以现在入行大数据行业是不错的时期，如果你想要详细了解大数据，下面千锋教育 IT培训来分析大数据就业前景及待遇。

在当今的大数据时代，我们虽然切身感受到的是科技的进步，现在各行各业都会利用大数据分析辅助运营，我们可以看到大数据在营销、医疗、零售、网络安全、交通物流等方面都有着重要的作用。

举个例子，大数据在医疗方面，数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA，并且让我们可以制定出最新的治疗方案。

大数据行业的薪资起点也比较高，对于刚刚毕业的学生，如果在学校已经有了较为扎实的大数据基础，并且有一定的实战经验，那么在入职初期能得到相对较高的起薪，通常在一线城市年薪可达到8-15万元/年。

当然如果没有一定的项目实战经验，想找到薪资高的工作还是有一定的困难的。那么，你可以选择专业的大数据培训来进行深造。像千锋教育大数据培训班的专业课程都会包含大量的项目实战实训，并且由经验丰富的老师指导，不仅可以巩固理论知识，还能快速积累项目开发经验。

当然，如果你是零基础小白想要转行学习大数据技术，也可以参加基础培训再到就业。

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【常见大数据培训经典面试题每日一练】

【大数据面试题一】

如何Hive开启Trash功能，防止意外删除文件?

Hive中的回收站是通过HDFS的Trash功能实现，Trash功能可以将HDFS中删除的文件放入回收站目录(默认回收站目录/user/root/.Trash/Current,其中回收站目录中的root会根据当前操作HDFS的用户名而变化)，防止用户意外删除文件，出现无法找回的情况。Hive内部表的数据存放在HDFS中，并且删除内部表时数据也会一同被删除，所以为了防止用户意外删除Hive内部表造成数据丢失的情况，可以在删除内部表的语句中指定PURGE,将删除的内部表数据放入回收站目录，后续复制回收站目录中删除的内部表数据即可。

【大数据面试题二】

Hive中怎样创建内部数据表和外部数据表?

数据表是存储数据的基本单位，Hive数据表主要分为内部表(又叫托管表)和外部表，以内部表和外部表为基础可以创建分区表或分桶表，即内/外部分区表或内/外部分桶表。接下来，针对内部表和外部表进行详细讲解。

默认情况下，内部表和外部表的数据都存储在Hive配置文件中参数hive.metastore.warehouse.dir指定的路径。它们的区别在于删除内部表时，内部表的元数据和数据会一同删除;而删除外部表时，只删除外部表的元数据，不会删除数据。外部表相对来说更加安全，数据组织更加灵活并且方便共享源数据文件。

大数据就业前景及待遇相信大家有所了解了。IT技术是不断更新迭代的，要想在开发行业持续发展，就需要不断学习，紧跟技术前沿。如果您对IT技术培训感兴趣，可以在线咨询千锋老师哦~