本文详细介绍了大数据从业者所需的关键知识，包括分布式文件系统（如HDFS）、列式存储（如Apache Parquet）、大数据处理框架（如Hadoop和Spark），以及数据挖掘和机器学习算法（如Apriori和随机森林）。通过这些技术，从业者可以高效地处理和分析海量数据，实现有价值的洞察提取。
大数据从业者不可或缺的核心知识
随着大数据技术的迅猛发展，大数据从业者需要掌握一系列的基础知识，以便能够有效地处理和分析海量的数据。本文将介绍大数据从业者必备的核心知识，并提供相关的源代码示例。
- 数据存储和处理
在大数据领域，数据存储和处理是关键的基础。以下是一些常用的大数据存储和处理技术：
1.1 分布式文件系统（Distributed File System，DFS）：DFS是一种能够将大规模数据分布在多个节点上的文件系统。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最常用的DFS之一。下面是一个使用HDFS的Python示例：
from hdfs import InsecureClient
# 连接到HDFS
client = InsecureClient('http://localhost:50070', 
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