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大数据开发是一个什么形式的存在。

作者:张老师 浏览次数: 2019-08-23 14:43
大数据开发是大数据职业发展的方向之一,另一方面是大数据分析。从工作内容,大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘,数据清洗的发展,数据建模工作,主要负责处理和大数据应用,结合大数据可视化分析工程师,挖掘出价值的数据,为企业提供业务发展支持。加米谷学院看来,大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
 
大数据开发其实分两种: 第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第二类工作的话通常才大公司里才有,一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。
 
目前,一个大数据工程师的月薪轻松过万,一个有几年工作经验的工程师薪酬在40万~60万元之间不等,而更顶尖的大技术人才则是年薪轻松超百万。
 
大数据开发学习有一定难度,零基础入门首先要学习Java语言打基础,一般而言,Java学习SE、EE,需要约3个月的时间;然后进入大数据技术体系的学习,主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

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大数据方面有很多的技术: 一是大数据平台本身,一般是基于某些Hadoop产品如CDH的产品部署后提供服务。部署的产品里面有很多的组件,如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等,一般都是基于Java的;
 
二是ETL,即数据抽取过程;大数据平台中的原始数据一般是来源于公司内的其它业务系统,如银行里面的信贷、核心等,这些业务系统的数据每天会从业务系统抽取到大数据平台中,然后进行一系列的标准化、清理等操作,再然后经过一些建模生成一些模型给下游系统使用;在ETL过程中有以下工作:一是调度平台的开发(也可以是产品部署);二是ETL过程中需要使用到的一些Shell脚本的开发;三是ETL及建模过程中调用的一些SQL过程的开发;当然也还有模型的设计等较为高级的工作;
 
三是数据分析;在数据收集完成后基于这些数据要做一些什么样的处理,典型的如报表应用,那每天可能就是写SQL开发报表了;还有一些如风险监测等平台,都要基于大数据平台收集的数据来进行处理;更往上就是一些如客户行为预测分析等分析场景,这个时候就需要使用一些更加专业的数据分析工具如SAS或者其它的一些更加高级的语言如Python、R语言等来进行数据挖掘及分析了。
 
大数据开发需要学习的内容包括三大部分,分别是大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。大数据基础知识有三个主要部分:数学、统计学和计算机;
 
大数据平台知识:是大数据开发的基础,往往以搭建Hadoop、Spark平台为主;大数据场景是目前大数据的重要应用,这些场景包括很多领域,比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等,这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。大数据未来的发展空间很不错,学习大数据是一个不错的选择。加米谷学院。


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