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❶ 大數據時代十大熱門IT崗位

大數據時代十大熱門IT崗位

大數據時代十大熱門IT崗位 ,新的想法誕生新的技術，從而造出許多新詞，雲計算、大數據、BYOD、社交媒體、3D列印機、物聯網……在互聯網時代，各種新詞層出不窮，令人應接不暇。這些新的技術、新興應用和對應的IT發展趨勢，使得IT人必須了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，雲計算和大數據乃至其他助推各個行業發展的IT基礎設施的新一輪部署與運維，都將帶來更多的IT職位和相關技能技術的要求。
毫無疑問，這些新趨勢的到來，會誕生一批新的工作崗位，比如數據挖掘專家、移動應用開發和測試、演算法工程師，商業智能分析師等，同時，也會強化原有崗位的新生命力，比如網路工程師、系統架構師、咨詢顧問、資料庫管理與開發等等。下面分別為大家介紹著十大IT技能所體現的工作崗位：
一、演算法工程師
何萬青博士曾經介紹把一件事做快做好的三種方法，其中就提到過「提高流水線效率、更好的演算法和更短的代碼關鍵路徑。」可以看出演算法在系統效率中的重要地位。演算法是讓機器按照人類設想的方式去解決問題，演算法很大程度上取決於問題類型和工程師對機器編程的理解，其效率的高低與演算法息息相關。
在數學和計算機科學之中，演算法(Algorithm)為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。在大數據時代，演算法的功能和作用得到進一步凸顯。比如針對公司搜索業務，開發搜索相關性演算法、排序演算法。對公司海量用戶行為數據和用戶意圖，設計數據挖掘演算法。
演算法工程師，根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
二、商業智能分析師
演算法工程師延伸出來的商業智能，尤其是在大數據領域變得更加火熱。IT職業與咨詢服務公司Bluewolf曾經發布報告指出，IT職位需求增長最快的是移動、數據、雲服務和面向用戶的技術人員，其中具體的職位則包括有商業智能分析師一項。
商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。
商業智能和邏輯分析技能在大數據時代顯得特別重要，擁有商業知識以及強大的數據和數學分析背景的IT人才，在將來的IT職場上更能獲得大型企業的青睞。不過這些技能並不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘統計學家並教授他們有關技術和商業的知識。
三、數據挖掘工程師
數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能，能夠為其快速創造財富。當年亞馬遜的首位數據挖掘工程師大衛·賽林格(David Selinger)創辦的數據挖掘公司，將類似於亞馬遜的產品推薦引擎系統銷售給在線零售和廣告銷售商，而這種產品推薦引擎系統，也成為亞馬遜有史以來最賺錢的工具。數據挖掘的價值由此可見一斑。
四、咨詢顧問(專家)
任何業務部門和任何行業企業，都有IT系統在背後默默無聞地支撐著。在雲計算大數據時代，業務面臨的挑戰和機遇也會給IT系統帶來更多要求。在這種情況下，IT系統的規劃部署和運維，都要有更為精通的專業人士才能勝任，並滿足面向未來大數據分析、雲計算服務應用的需要。
紐約蒙特法沃醫療中心(montefioremedical center)的副主席傑克-沃夫(JackWolf)曾經表示，他尋求不僅會建立和使用系統而且還會給予其他員工技術支持的新員工，他說："新的系統意味著你必須有更多的咨詢台來處理更多的咨詢量。"當然，這里體現的主要是某個系統的技術支持的功能，但管中規豹我們不難發現，無論是部署初期的物料采購還是運維過程中的金玉良言，都凸顯出這種技術咨詢顧問的重要性。
五、網路工程師
網路工程師可以說是一個「綠色長青」的職業，網路技術一直以來就處於急需之中，美國人力資源公司羅勃海佛國際(Robert Half International)第三季度IT招聘指數和技能報告指出，網路管理占總需求技能排名中的第二位。對於雲計算時代來說，網路在雲資源池中(計算、存儲、網路)更是扮演著更為重要的作用。
另一方面， IPv6 標准、物聯網、移動互聯等蓬勃發展，使得對於網路工程師尤其是新型網路工程師(移動、IPv6、雲計算方向)的人才和技能要求也越來越多。網路工程師也因此而可以細分成多個發展方向，相應的技能要求其側重也有所不同。比如網路安全、網路存儲、架構設計、移動網路等等。
六、移動應用開發工程師
移動應用開發，會隨著移動互聯網時代的到來變得更受追捧。截至2012年底我國已經有10億手機用戶，移動智能終端用戶超過4億，在移動支付、移動購物、移動旅遊、移動社交等方面涌現了大量的移動互聯網游戲、應用和創業公司。
移動平台智能系統較多，但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來PC和互聯網上的信息化應用、互聯網應用均已出現在手機平台上，一些前所未見的新奇應用也開始出現，並日漸增多。
移動應用開發，由於存有多個平台系統，因此不同的平台開發者其所面臨的機遇和挑戰也不盡相同。一個很明顯的例子就是，當初由Google公司和開放手機聯盟領導及開發的基於Linux的安卓系統，在開源之後就給廣大開發者(商)帶來巨大商機，而堅定選擇iOS平台的的開發工程師，也通過蘋果生態系統的不斷擴建和智能設備的高市場佔有，使得較早的一批開發者都賺得盆滿缽滿。不過在國內由於用戶習慣、產業環境和版權保護的問題，移動應用開發者並沒有因此而獲得相應的收益。
七、軟體工程設計師
近年IT業界逐漸涌現出一股軟體定義網路(SDN)、軟體定義數據中心、軟體定義存儲(SDS)和軟體定義伺服器(MoonShot)等浪潮，大有軟體定義未來一切IT基礎設施的趨勢。
PaaS、SaaS、數據挖掘和分析、數據管理和監控、虛擬化、應用開發等等，都是軟體工程師大展身手的好舞台。相應的，這些技術領域也對軟體工程師的要求會更高，尤其是虛擬化和面向BYOD、雲計算、大數據等應用的開發和管理，都需要有更高深的技術支撐。
和演算法工程師有點類似的地方在於，軟體工程師也需要注重設計模式的使用，一位優秀的工程師通常能識別並利用模式，而不是受制於模式。工程師不應讓系統去適應某種模式，而是需要發現在系統中使用模式的時機。
八、資料庫開發和管理
資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要，相關的資料庫管理、運維和開發技術，將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。代表著更多類型(尤其是非結構化類型)的海量數據的涌現，要求我們實時採集、分析、傳輸這些數據集，在對基礎設施提出嚴峻挑戰的同時，也特別強調了資料庫開發和管理人員的挑戰。
比如分布式的、面向海量數據管理的資料庫系統之一NoSQL，就是面向大數據領域的非關系型資料庫的流行平台，高可用、大吞吐、低延遲、數據安全性高等應用特點成為了很多企業的看重的特點，並希望有足夠多的優秀IT開發人員深度開發NoSQL系統，解決對存儲的擴容、宕機時長、平滑擴容、故障自動切換等問題的困惱。
另外，更為知名的Hadoop分布式資料庫HBase的數據管理，需要藉助HRegion、HMaster、HClient組成的體系結構從整體上管理數據。這些也都需要有對Hadoop深刻理解和業務的精通才能勝任。而除此以外的大數據的存儲管理、內存計算、包括基於這些應用上的平台開發等等，也得會越來越受市場歡迎。
九、系統架構師
去年三星首席系統架構師吉姆·莫加德(Jim Mergard)跳槽至蘋果，屬於近期比較大的系統架構師人事變動，這種變動也說明了當今對於系統架構師的高度重視和認可。
眾所周知，雲計算和大數據的出現，使得傳統的數據中心基礎設施難以勝任;另一方面，日益激烈的市場競爭和移動互聯等商機的出現，勢必會給企業業務帶來深刻變革。這種變革和IT架構轉型，都會牽扯到IT系統架構這個核心問題。相比之前介紹的那些IT技能和所對應的崗位，系統架構師的規劃部署能力顯得尤為重要，它牽扯的是整個面而不是某個領域某個點的痛點。
十、系統安全師
同樣的，網路、計算、存儲還是系統架構，也都需要關注安全問題，而安全在現在的雲計算環境下，個人隱私和企業敏感數據的保護也不斷被強化。
在當前很多企業都收縮IT安全預算開支後，還不斷面臨著增強的合規要求等問題。企業們都在考慮是否應當將某些IT運營交給雲端服務提供商處理。實際上，每個人都深感壓力，預算不夠地情況下還要盡力防護數據地安全，特別是中小型企業，這也就意味著企業需要將部分IT運轉外包給第三方以減少資金和人力 方面地投資。
即使不採用外包的形式，無論個人還是企業都會更加註重安全，因為「安全」本身是沒有行業限制和劃分的，尤其是企業在構建雲計算環境、提交或者收集海量數據進行處理分析、存儲和傳輸等等一系列環節，都會面臨新的挑戰。這種挑戰勢必會需要有更多更專業的技術人才幫助解決這些問題。相比傳統來說，系統安全師將更多的會結合具體的業務展開，而根植於系統平台和底層基礎設施的系統安全，則更多的會出現在運營

❷ 大數據常用的埠(匯總)

Spark：
7077：spark的master與worker進行通訊的埠 standalone集爛握群提交Application的埠
8080：master的WEB UI埠 資源調度
8081 ： worker的WEB UI 端叢宏口 資源調度
4040 ： Driver的WEB UI 埠 任務調度
18080：Spark History Server的WEB UI 埠

Zookeeper:
2181 ： 客戶端連接zookeeper的埠
2888 ： zookeeper集群內通訊使用，Leader監聽此埠
3888 ： zookeeper埠 用於選舉leader

Hbase:
60010：Hbase的master的WEB UI埠
60030：Hbase的regionServer的WEB UI 管理埠

Hive:
9083:metastore服務默認監聽埠
10000：Hive 的JDBC埠

Kafka：
9092： Kafka集群節點之間通信的RPC埠

Redis：
6379：Redis服務埠

CDH：
7180：Cloudera Manager WebUI端滲歷冊口
7182： Cloudera Manager Server 與 Agent 通訊埠

HUE：
8888：Hue WebUI 埠

❸ 大數據技術之HBase原理分析

1）Client向HregionServer發送寫請求；

2）HregionServer將數據寫到HLog（write ahead log）。為了數據的持久化和恢復；

3）HregionServer將數據寫到內存（MemStore）；

4）反饋Client寫成功。

1）當MemStore數據達到閾值（默認是128M，老版本是64M），將數據刷到硬碟，將內存中的數據刪除，同時刪除HLog中的 歷史 數據；

2）並將數據存坦啟儲到HDFS中；

3）在HLog中做標記點。

1）當數據塊達到4塊，Hmaster將數據塊載入到本地，進行合並；

2）當合並的數據超過256M，進行拆分，將拆分後的Region分配給不同的HregionServer管理；

3）當HregionServer宕機後，將HregionServer上的hlog拆分，然後分配給不同的HregionServer載入，修改.META；

4）注意：HLog會同步到讓返如HDFS。

1）Client先訪問zookeeper，從meta表讀取region的位置，然後讀取meta表中的數據。meta中又存儲了用戶表的region信息；

2）根據namespace、表名和rowkey在meta表中找到對應的region信息；

3）找到這個region對應的regionserver；

4）查找對應的region；

5）先從MemStore找數據，如果沒有，再到StoreFile上讀(為了讀取的效率)。

1）管理用戶對Table的增、刪、改、查操作；

2）記錄region在哪台Hregion server上；

3）在Region Split後，負責新Region的世洞分配；

4）新機器加入時，管理HRegion Server的負載均衡，調整Region分布；

5）在HRegion Server宕機後，負責失效HRegion Server 上的Regions遷移。

1）HRegion Server主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據，是HBASE中最核心的模塊。

2）HRegion Server管理了很多table的分區，也就是region。

1）HBASE Client使用HBASE的RPC機制與HMaster和RegionServer進行通信

2）管理類操作：Client與HMaster進行RPC；

3）數據讀寫類操作：Client與HRegionServer進行RPC。

文章轉載鏈接：http://www.atguigu.com/jsfx/1062.html

❹ 大數據未來的發展前景怎麼樣

目前，我國大數據企業分布在產業鏈各個環節，包括大數據基礎的硬體、軟體支撐與大數據服務。行業龍頭企業均專注其重點布局領域，在各個方向擁有明顯的特有優勢。在區域分布方面，中國大數據企業較為集中，主要分布在京津冀與東部沿海地區。

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據、競爭層次、產業結構、應用領域分布、區域集中度、業務競爭力、五力模型分析等

1、中國大數據行業產業鏈各環節競爭情況

目前，我國的大數據產業尚處於初級建設階段，從其細分領域來看，大數據產業可劃分為大數據基礎支撐設施、應用軟體以及大數據服務三大子行業。中國大數據代表性企業分布在各個子行業，基礎支撐層主要代表廠商有同有科技與歐比特等;專門研發大數據相關軟體的代表性企業有常山北明、思特奇與四維圖新等;科創信息與神州泰岳等企業則專注於大數據服務。另外，行業的龍頭企業如美亞柏科與易華錄等，業務布局覆蓋整條大數據產業鏈。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

❺ 大數據培訓課程介紹，大數據學習課程要學習哪些

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❻ 大數據時代：落後地區路在何方

以信息化智能化為特點數字經濟時代已經到來，新技術新革命新形勢給我們落後地區發展帶來了前所未有的新機遇。
（一）發展模式轉變，一躍可以跨千年。傳統經濟發展模式，必須具備必要的先決條件，比如交通、區位、技術等；必須經歷必要的發展階段，比如農業 社會 、工業 社會 、信息 社會 ；必須提供必要的要素支撐，比如資源、人才、資金等。信息 社會 的到來，數字經濟的發展，打破了空間界限、縮短了時空距離，讓世界變得更加小，地球真正成了村，「邊遠」將成為永遠消失的詞語；只要有核心的優勢、獨特的魅力，處處都可能成為「中心」。後發地區往往有豐富的綠色資源、生態資源、 旅遊 資源、紅色資源和人文資源，這是不可再造的、不可多得的，是獨特的優勢，利用好信息技術，發展好數字經濟，發揮好獨特優勢灶芹襪，可以促進經濟高點起步跨越發展，迅速趕超發達地區。
（二）發展理念轉變，劣勢可以變優勢。第四次工業革命就是綠色工業革命，其實質和特徵就是大幅度地提高資源生產率，經濟增長與不可再生資源要素全面脫鉤，與二氧化碳等溫室氣體排放脫鉤。這就要求黑色或褐色能源綠化，促進非化石能源、可再生能源、綠色能源的大幅上升，走創新協調綠色開放共享發展這路。後發地區由於地處遠遠、 基礎落後、山高坡陡、林多地少，發展不足、發展不夠、發展不充分是當前最大劣勢，但這同時也為我們留下了良好的生態環境、豐富的綠色資源和充足的發展空間。生態良好、氣候宜人有利首譽於吸引更多的高端人才來巴中創業發展，有利於發展大數據產業。
（三）發展取向轉變，政策可以變動能。作為後發地區、貧困地區國家出台了支持革發展的系列政策，加大了農村脫貧攻堅投入力度，在基礎建設、民生改善、 社會 事業和隱激鄉村發展等方面給予了極大支持。 我們可以利用好這些政策，充分發揮好自身優勢，堅持以人民為中心的發展理念，在搞好基礎建設和綠色產業發展的基礎上，積極向上爭取政策支持，著力推動智慧農業、智慧 旅遊 、智慧城市等建設，大力促進數字經濟發展，助推地方經濟跨越發展。

❼ 中國大數據普及不到的地區

中國大數據普及不到的橘陪褲地區主要是偏遠地區，如西藏、新疆、內蒙古等地區，由於地理位置偏遠，亂喚網路設施圓簡落後，大數據普及率較低。

❽ 大數據對大腦控制及各個區域掌控的影響

提高工作和生活效率。通過大數據技術來模擬和優化認知過程，加強大腦的學習和記憶能力，幫助個人更好地掌握大腦區域控制之前的關聯和影響，提高工作和生活效率。閉譽大數據指的是海量、多樣的數據集合，涉及到數據的收集、處磨滲理瞎態脊、分析和應用等各個環節。

❾ 大數據未來的發展前景怎麼樣

數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會重視的重要戰略資源，並已成為我們爭相搶奪的新焦點。因此，企業必需要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓寬的根底設備，是產生大數據的渠道之一。自2013年開端，大數據技能已開端和雲計算技能緊密結合，估計未來兩者聯系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革新，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
科學理論的打破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技能革新。隨之興起的數據發掘、機器學習和人工智慧等相關技能，可能會改變數據世界裡的許多演算法和根底理論，實現科學技能上的打破。
數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個根底渠道，也將建立起跨領域的數據同享渠道，之後，數據同享將擴展到企業層面，而且成為未來產業的中心一環。
數據走漏泛濫
未來幾年數據走漏事件的增長率或許會到達100%，除非數據在其源頭就可以得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據進犯，不管他們是否現已做好安全防範。而一切企業，不管規劃大小，都需要從頭審視今日的安全界說。