Da 數(shù)據(jù)開發(fā)主要負(fù)責(zé)Da 數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)建模，單純負(fù)責(zé)加工和應(yīng)用數(shù)據(jù)，平時(shí)配合Da。1.大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，了解面向?qū)ο蟮幕驹碓O(shè)計(jì)，熟悉常用的設(shè)計(jì)；掌握Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等，數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的開發(fā)與維護(hù)。

針對未畢業(yè)、剛畢業(yè)或想轉(zhuǎn)行的朋友。一、關(guān)于企業(yè)計(jì)算方向企業(yè)計(jì)算是一個(gè)略顯時(shí)尚和好聽的名詞，主要指ERP軟件(企業(yè)資源規(guī)劃)、CRM軟件(客戶關(guān)系管理)、SCM軟件(供應(yīng)鏈管理，即物流軟件)、銀行證券軟件、財(cái)務(wù)軟件電子商務(wù)/政務(wù)(包括各種網(wǎng)站)等企業(yè)信息系統(tǒng)。數(shù)據(jù)/

這樣做的好處有:(1)從事企業(yè)計(jì)算的公司占IT企業(yè)的大多數(shù)。除非你沒有特長，否則你總能找到這個(gè)領(lǐng)域的工作。(2)這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)入門檻比較低(如果你對軟件沒有很深的了解，可以考慮這個(gè)領(lǐng)域)(3)這個(gè)領(lǐng)域很多大公司都想賺大錢，所以把更多的精力花在企業(yè)計(jì)算業(yè)務(wù)上。比如花旗、惠普、IBM、SAP、NEC等公司。，目前和正規(guī)大學(xué)軟件學(xué)院的學(xué)生一起實(shí)習(xí)，就屬于這個(gè)領(lǐng)域。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是分散的、獨(dú)立的計(jì)算機(jī)按照網(wǎng)絡(luò)協(xié)議相互連接的集合。連接介質(zhì)可以是電纜、雙絞線、光纖、微波、載波或通信衛(wèi)星。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)具有共享硬件、軟件和數(shù)據(jù)資源的功能，具有對共享的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行集中處理、管理和維護(hù)的能力。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可以按照網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍和互聯(lián)距離、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所有者、服務(wù)對象不同等不同標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類。

局域網(wǎng)的地理范圍一般在10公里以內(nèi)，屬于一個(gè)學(xué)校、一個(gè)單位、一個(gè)系統(tǒng)等一個(gè)部門或一群團(tuán)體組成的小圍網(wǎng)。廣域網(wǎng)覆蓋的區(qū)域很大，一般從幾十公里到幾萬公里，比如一個(gè)城市，一個(gè)國家或者一個(gè)洲際網(wǎng)絡(luò)。此時(shí)，用于通信的傳輸設(shè)備和介質(zhì)一般由電信部門提供，可以實(shí)現(xiàn)大范圍的資源共享。城域網(wǎng)介于局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)之間，其范圍通常覆蓋一個(gè)城市或地區(qū)，從幾十公里到幾百公里不等。

"要構(gòu)建一個(gè)大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)，我們需要對數(shù)據(jù) stream進(jìn)行溯源，直至最終有價(jià)值的輸出，并根據(jù)實(shí)際需要在現(xiàn)有的Hadoop和大型數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中選擇和整合合適的組件，構(gòu)建一個(gè)能夠支持多種查詢和分析功能的系統(tǒng)。這不僅包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇，還包括數(shù)據(jù)線上線下處理的考慮和取舍。此外，引入“Da 數(shù)據(jù)”的解決方案的商業(yè)應(yīng)用中沒有一個(gè)在生產(chǎn)環(huán)境中存在潛在的安全隱患。

因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該為實(shí)用目的服務(wù)是有意義的?？偟膩碚f，Da 數(shù)據(jù)可以從以下三個(gè)方面引導(dǎo)人們做出有價(jià)值的決策:報(bào)告生成(如基于用戶歷史點(diǎn)擊行為的跟蹤和綜合分析、應(yīng)用活躍度和用戶粘性計(jì)算等。);診斷分析(例如，分析用戶粘性下降的原因，根據(jù)日志分析系統(tǒng)性能下降的原因，檢測垃圾郵件和病毒的特征等。);決策(如個(gè)性化新聞閱讀或歌曲推薦，預(yù)測添加哪些功能增加用戶粘性，幫助廣告主精準(zhǔn)投放廣告，設(shè)置垃圾郵件和病毒攔截策略等。).

根據(jù)數(shù)據(jù)庫h base 1)h base與RDBMS的對比2) 數(shù)據(jù)大型模型數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程內(nèi)容3)系統(tǒng)架構(gòu)4)Hbase上的map reduce 5 5)表設(shè)計(jì)6)集群構(gòu)建過程的講解7) HBaseShell及演示10)Hbase樹表設(shè)計(jì)11)Hbase一對一-3/優(yōu)化1) 數(shù)據(jù) 倉庫基礎(chǔ)知識2)Hive定義3)Hive架構(gòu)介紹4)Hive集群5)客戶端介紹6)HiveQL定義7)HiveQL和SQL比較8)-3分析培訓(xùn)課程大綱9)外部表和分區(qū)表10)ddl和CLI客戶端演示11)dml和CLI客戶端演示12)select和CLI客戶端演示12

Da 數(shù)據(jù)就業(yè)方向主要有:互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、金融、體育、在線教育、交通、物流、電子商務(wù)等。Da 數(shù)據(jù)開發(fā)主要負(fù)責(zé)Da 數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)建模，單純負(fù)責(zé)加工和應(yīng)用數(shù)據(jù)，平時(shí)配合Da，1.大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，了解面向?qū)ο蟮幕驹碓O(shè)計(jì)，熟悉常用的設(shè)計(jì)；掌握Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等。數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的開發(fā)與維護(hù)。