大数据软件开发的就业前景？从现在各个求职平台的数据来看，大数据开发的岗位数量是增量比较明显的，随着大数据开始全面落地应用，人才的缺口也在逐渐增加。大数据行业在过去几年中快速发展，成为了信息技术行业中最重要的领域之一，就业薪资自然也不言而喻的高。如果你想要加入大数据行业，专业的大数据培训肯定是不能少的，能够在用更短的学会，那么究竟大数据软件开发的就业前景。

大数据写入政府工作报告，被列入国家发展战略，助力中国经济从高速增长转向高质量发展。不管是传统领域，还是新兴领域，都需要大数据人才进行大数据的采集、分析、开发、应用等。

我们可以通过大数据培训课程来学习相关技术，学习完大数据课程可以应聘大数据开发工程师、大数据架构师、BI开发工程师、大数据算法工程师、Hadoop工程师、ETL工程师、数据仓库工程师、Spark/Flink工程师等职位。

怎么学习大数据?

要想在大数据行业发展下去，首先职业技能是必须要扎实的，你所掌握的技术必须是当下企业技术所需，是市场热门的技术。同时在职场中工作经验不仅是面试通关的加分项，还是我们谈薪资的资本，也是企业现在用人的必备要求。

千锋大数据课程中Spark 生态技术与企业级项目开发是大数据升级，也是大数据核心生态技术。秉持理论到实战，从应用到原理，从细节上学习 Scala、SparkCore、SparkSQL等核心技能，覆盖准实时数据仓库项目、用户画像项目和企业推荐系统工程实践项目等，强化学员的大数据核心研发能力。

大数据课程可以说是一套完善的职场成长体系，分为数据仓库和数据开发两大部分，想要快速融入这个朝阳行业，这两方面是要学好的。

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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。

大数据软件开发的就业前景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~

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