数据库和python哪个好？

一、数据库和python哪个好？

个人认为python好，数据库的就业面太窄，python目前基本可以涉及到任何领域，可以做爬虫，抓取各类信息，可以做网站如豆瓣就是，可以处理文本有强大的正则库，可以做游戏，pygame，可以做 人工智能，目前比较流行的人工智能算法大部分是python开发的，当前最火爆方向

二、hadoop和mpp哪个好？

Hadoop不是大多数公司的选择，特别是那些要求稳定和成熟的平台的企业。 在这一刻，选择非常简单：当您的分析数据库的大小超过5-7 TB时，您只需启动MPP迁移项目，并转移到经过验证的企业MPP解决方案之一。 没有人听说过“非结构化”数据 - 如果你要分析日志，只需用Perl / Python / Java / C ++解析它们并加载到分析数据库中。

没有人听说过高速数据 - 只需使用传统的OLTP RDBMS进行频繁更新，并将其块插入到分析DWH(数据仓库)中。

三、excel和python数据处理哪个好？

python，因为python能够处理大量的数据，而你让excel去处理同样的大量数据，可能excel直接崩溃。其次excel需要人工操作，少量数据时可以轻易解决，但量大的时候呢？这时候人工的耗费就非常高了，python可以直接交给机器来处理。所以选择python

四、python和云计算大数据哪个好？

Python 和云计算大数据都是非常重要和有用的技术，它们各自有其优势和应用场景。

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，具有简单易学、语法清晰、扩展性强等特点。它被广泛应用于数据分析、机器学习、Web 开发、科学计算等领域。在云计算和大数据领域，Python 也被广泛应用于开发云计算应用程序、大数据处理和分析等方面。

云计算是一种基于互联网的计算服务模式，它可以提供可靠的计算资源和存储服务，使得用户可以在任何地方、任何时间使用这些资源。云计算在数据存储、处理和分析方面具有很大的优势，可以帮助企业和组织更好地管理和利用其数据资源。

大数据是指大规模的数据集合，它具有数据量大、种类多、速度快等特点。大数据技术可以帮助企业和组织更好地理解和利用其数据资源，发现数据中的价值，并做出更准确的决策。

因此，Python 和云计算大数据都是非常重要的技术，它们各自有其优势和应用场景。对于具体的应用场景，需要根据实际需求选择合适的技术。例如，对于数据分析和机器学习等需要大量计算资源的应用场景，云计算可以提供更好的支持；而对于需要快速处理和分析数据的应用场景，大数据技术则更为适合。

五、hadoop和大数据

使用Hadoop和大数据的最新趋势

在当今数字化时代，数据是企业成功的关键因素之一。随着技术的快速发展和数据量的爆炸增长，许多企业正寻求利用Hadoop和大数据技术来管理和分析他们的数据。Hadoop作为开源的分布式存储和处理框架，为企业提供了处理海量数据的解决方案，同时大数据技术的发展为企业带来了更深入的洞察和商业价值。

为什么选择Hadoop和大数据

对于许多企业来说，Hadoop和大数据已经成为他们数据处理和分析的首选技术。Hadoop的分布式架构使得企业能够轻松扩展他们的数据存储和处理能力，同时大数据技术的发展为企业提供了更多的分析工具和技术，帮助他们发现潜在的商业机会。

应用Hadoop和大数据的行业

各行各业都在积极应用Hadoop和大数据技术。从金融服务到零售业，从医疗保健到互联网企业，使用Hadoop和大数据的企业正在不断扩展。这些行业利用大数据技术来优化业务流程、提高客户体验以及发现新的商机。

Hadoop和大数据的未来发展

随着技术的不断进步和企业对数据需求的增长，Hadoop和大数据技术将继续发挥重要作用。未来，我们可以期待更多的创新和发展，使得这些技术能够更好地满足企业不断增长的数据需求和分析要求。

结论

综上所述，Hadoop和大数据技术已经成为企业处理和分析数据的关键工具。随着技术的发展和应用场景的扩大，我们可以看到这些技术在未来将发挥更大的作用，帮助企业更好地理解他们的数据并实现商业成功。

六、大数据和hadoop

大数据和hadoop：当前互联网时代的关键技术

在当今数字化时代，大数据已经成为各行各业的关键词汇之一。随着互联网的快速发展和信息技术的普及，数据量呈指数级增长，如何高效地存储、管理和分析这些海量数据成为了企业面临的重要挑战之一。而Hadoop作为一种开源的大数据处理框架，正在逐渐成为企业处理大数据的首选工具之一。

大数据不仅仅是数据量大，更重要的是数据的价值。通过对大数据的深度挖掘和分析，企业可以发现潜在的商业机会、优化业务流程，甚至是预测未来的趋势。然而，要实现对大数据的有效利用，需要借助适当的工具和技术。而Hadoop作为一种分布式计算框架，为企业提供了高效处理大规模数据的能力，帮助企业快速实现数据分析，并从中获得洞察。

大数据和hadoop的关系

大数据和Hadoop之间的关系密不可分。Hadoop最初是由Apache基金会开发，是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据，具有高容错性和可伸缩性。而大数据技术则是指用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。Hadoop作为大数据处理的主要工具之一，为企业提供了一个完整的解决方案，从数据的存储到处理再到分析，都可以在Hadoop平台上完成。

使用Hadoop来处理大数据的主要原因在于其分布式计算的特性。传统的数据库处理大规模数据时，往往会遇到性能瓶颈和数据存储问题。而Hadoop通过将数据划分为多个块，并在不同的计算节点上分布式处理这些数据，大大提高了处理数据的效率和速度。同时，Hadoop的高容错性也保证了数据的安全性和可靠性。

大数据技术的发展历程

随着互联网的快速发展，大数据技术也在不断地演进和壮大。最初，企业处理大数据主要依靠传统的关系型数据库和商业智能工具。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据类型的多样化，传统的数据处理方式已经无法满足企业的需求。于是，大数据技术逐渐崭露头角，并成为了企业的新宠。

大数据技术的发展经历了几个阶段。最早期是基于Hadoop的大数据处理技术，随后出现了各种大数据处理框架和工具，如Spark、Hive、Pig等。这些工具的出现极大地丰富了大数据处理的方法和手段，使企业能够更灵活地处理大规模数据，并快速获取商业洞察。

除了数据处理框架之外，大数据技术还涉及到数据的存储和管理。传统的文件存储和关系型数据库往往无法满足大规模数据存储的需求，因此出现了HDFS、NoSQL数据库等新型存储技术，为企业提供了更高效的数据管理方案。

大数据和hadoop的未来发展

随着时代的不断变迁和技术的进步，大数据和Hadoop也将迎来新的发展机遇。未来，随着人工智能、物联网等新技术的蓬勃发展，数据量将继续呈现爆炸性增长的趋势。因此，大数据技术将更加深入到各个领域，并为企业带来更多的商业价值。

在Hadoop方面，随着其生态系统的不断完善和技术的更新迭代，Hadoop将更加强大和稳定，为企业提供更为全面的大数据解决方案。同时，随着云计算和边缘计算等新技术的普及，Hadoop也将逐渐与这些技术相结合，为企业提供更灵活、更高效的大数据处理方案。

总的来说，大数据和Hadoop作为当前互联网时代的关键技术，将继续在未来发挥重要作用。随着技术的不断演进和创新，大数据和Hadoop将为企业创造更多的商业价值，并推动数字化转型的进程。

七、hadoop培训机构哪个好？

我在荣新 ，不推荐，传智播客不知道，感觉培训机构都是为了坑

我想说别信。100%保就业，坑死你。我同学从哪里学的H5，毕业一个多月都没找工作。还包就业那，推荐工作都没有，哪里来的保就业。就学习3个月，课程压缩的真是少，一代而过，最新的技术都只是皮毛。即使出去那你虚拟一年的工作经验都没人信（如果你没基础，学的也一般。）有基础学都感觉有点吃力。。我主要是给后人说的。现在IT行业没那好找工作了。现在培训机构，不到半个月，招一个60-70人的班级，那么多培训机构，你想想吧，现在一抓一大把。没真技术，公司不要，没真经验公司不要。慎重，特别是转行的

八、大数据hadoop和spark

大数据处理技术：Hadoop和Spark

大数据已经成为当今科技领域的热门话题之一，随着互联网应用的普及和数据量的急剧增长，企业和组织面临着处理大规模数据的挑战。在这种情况下，大数据处理技术变得至关重要，而Hadoop和Spark作为两个主要的开源框架在大数据处理领域备受关注。

Hadoop：分布式存储和计算

Hadoop是一个Apache基金会开发的分布式系统基础架构，它主要用于存储和处理大规模数据。Hadoop的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算框架。HDFS是一个分布式文件系统，可将数据存储在集群中的多个节点上，确保数据的冗余和可靠性。而MapReduce是一种处理和生成大规模数据集的编程模型，它将作业分解成多个小任务，然后在集群中并行执行这些任务。

Spark：快速、通用的大数据处理引擎

Spark是另一个开源的大数据处理引擎，它比Hadoop更快速且更通用。与MapReduce不同，Spark采用内存计算，提供了更高的性能和更多的功能。Spark支持多种数据处理场景，包括批处理、交互式查询、实时流处理等。除了核心的处理引擎外，Spark还提供了丰富的API，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等，使开发人员能够更轻松地实现复杂的数据处理任务。

Hadoop和Spark的比较

在大数据处理领域，Hadoop和Spark是两个备受关注的技术选择。虽然它们都可以处理大规模数据，但在某些方面有所不同。

• 性能：Spark相比Hadoop具有更快的处理速度，这主要归功于其内存计算和优化的执行计划。
• 易用性：Spark提供了更丰富的API和更灵活的编程模型，使开发人员能够更轻松地实现复杂的数据处理任务。
• 实时处理：对于需要实时处理的场景，Spark更加适用，因为它支持流式处理。
• 生态系统：Hadoop作为大数据处理领域的先驱，拥有更完善的生态系统和更广泛的应用场景。

结论

综上所述，Hadoop和Spark作为两个主要的大数据处理技术，各有其优势和适用场景。企业和组织可以根据自身的需求和实际情况选择合适的技术来处理大规模数据，从而提升数据处理效率和业务竞争力。

九、hadoop和mangoDb用作大数据分析哪个更好？

1，hadoop是大数据分析的完整生态系统，从数据采集，存储，分析，转运，再到页面展示，构成了整个流程采集可以用flume，存储用hbase，hdfs，mangodb就相当于hbase，分析用Mapreduce自己写算法，还有hive做数据仓库，pig做数据流处理，转储方面有sqoop，可以将hdfs中的数据转换存储到mysql，oracle等传统数据库，这就构成了一整套大数据分析的整个流程

2，mangodb只是充当存储功能，是一款nosql数据库，支持以json的格式存储

3，所以从功能上来讲，hadoop和mangodb是不一样的，hadoop中可以用mangodb替换hbase，但是mangodb不能替换hadoop，一个是完整的生态系统，一个是数据库，两个不一样的概念

4，至于选择用mangodb还是hbase，各有优劣，不过使用较多的还是hbase，mangodb社区没有hbase活跃，所以还是hbase吧

十、powerquery和python哪个好？

其实并不存在哪一个更好的问题，两者的用途就是不同的。

一、Power Query详细介绍：

1.用途：将多个工作簿的数据合并到一个表上。

2.优势：数据量无限制、自动化，处理过程全记录，每次数据源更新后刷新即可，无需重复劳动。

二 ，python

作为一门计算机语言，更加适合初学者，简单易上手，拥有丰富且高质量的库，涉及了许多方面