A. 大數據開發具體是做什麼的求舉例說明。
大數據開發其實分兩種：
第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。
第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
比如這次疫情中大數據平台對醫療物資的調度、傳染模型的分析、防控等起了很大的作用。
大數據開發工程師是大數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構，比如目前常見的Hadoop、Spark平台等。
B. 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位
大數據開發工程師可以從事以下崗位：
1. 大數據工程師：負責搭建大數據平台、開發和優化數據處理系統和數據倉庫。
2. 數據架構師：負責設計和管理企業的數據架構，確保數據在系統中的完整性和一致性。
3. 數據倉庫架構師：負橋頃李責設計和開乎源發數據倉庫，使商業智能系統從中獲取可靠數據以支持業務決策。
4. 數據科學家：利用數據分析和統計技術幫助企業敏遲發現數據中的重要信息，提供商業洞察。
5. 機器學習工程師：建立機器學習系統以自動化數據分析和預測，提供高效率和精度。
6. 數據分析師：負責分析和解釋數據，評估業務決策並提供指導建議。
7. 數據治理專員：開發和執行數據治理策略，確保數據質量和信息安全。
8. 數據質量工程師：負責創建和執行數據質量檢查和驗證規則，保證數據准確性和完整性。
9. 數據基礎架構工程師：管理和優化企業數據基礎設施的表現和可靠性，以支持各種業務用例。
10. 大數據系統管理員：監測和維護大數據平台性能，並對系統中的錯誤進行排除，確保系統滿足業務需求。
C. 怎麼開發大數據平台
開發數據大平台的操作方法具體如下。
1、操作體系的挑選。操作體系一般使用開源版的RedHat、Centos或許Debian作為底層的構建渠道，要根據大數據渠道所要建立的數據剖析東西能夠支撐的體系，正確的挑選操作體系的版本。
2、建立Hadoop集群。Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體渠道，實現了在大量的廉價計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。Hadoop結構中最核心的規劃是HDFS和MapRece，HDFS是一個高度容錯性的體系，合適布置在廉價的機簡橡配器上，能夠供給高吞吐量的數據訪問，適用於那些有著超大數據集的應用程序；MapRece是一套能夠從海量的數據中提取數據最終回來成果集的編程模型。在生產實踐應用中，Hadoop非常合適應用於大數據存儲和大數據的剖析應用，合適服務於幾千台到幾萬台大的伺服器的集群運行，支撐PB級別的存儲容量。
3、挑選數據接入和預處理東西。面臨各種來源的數據，數據接入便是將這些零散的數據整合在一起，歸納起來進行剖析。數據接入首要包括文件日誌的接入、資料庫日誌的接入、關系型資料庫的接入和應用程序等的接入，數據接入常攔指用的東西有Flume，Logstash，NDC（網易數據運河體系），sqoop等。
4、數據存儲。除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key、value體系，布置在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標首要是依靠橫向擴展，通過不斷的添加廉價的商用伺服器，添如耐加計算和存儲才能。同時hadoop的資源管理器Yarn，能夠為上層應用供給統一的資源管理和調度，為集群在利用率、資源統一等方面帶來巨大的優點。
5、挑選數據挖掘東西。Hive能夠將結構化的數據映射為一張資料庫表，並供給HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數據倉庫根底架構，是為了削減MapRece編寫工作的批處理體系，它的出現能夠讓那些通曉SQL技術、可是不熟悉MapRece、編程才能較弱和不擅長Java的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很好的利用SQL言語查詢、匯總、剖析數據。
6、數據的可視化以及輸出API。關於處理得到的數據能夠對接主流的BI體系，比如國外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數（可免費試用）等，將成果進行可視化，用於決策剖析；或許迴流到線上，支撐線上業務的開展。
D. 雲計算大數據專業可以做什麼工作 主要有這些崗位
在當前的大數據時代背景下，選擇大數據專業是不錯的選擇，目前我國這方面人才緊缺，那麼大數據有哪些工作崗位呢？
從大的崗位劃分上來看，當前大數據崗位可以分為開發崗、演算法崗（數據分析）、運維崗等，開發崗的任務涉及到兩大方面，其一是完成業務實現，其二是完成數據生產，目前很多傳統軟體開發任務正在逐漸向大數據開發過渡，這也導致當前大數據開發崗的人才需求量更大一些。從事大數據開發崗，還需要重點學習雲計算相關的知識，尤其是PaaS（平台即服務）。
大數據開發崗位是當前人才需求量比較大的崗位之一，不論是本科生還是研究生，當前選擇大數據開發崗位會有相對較大的選擇空間。大數據開發崗位分為平台研發崗位和行業場景開發崗位兩大類，通常大數據平台研發崗位對於從業者的要求相對比較高，屬於研發級崗位，而大數據行業應用場景開發則相對要容易一些。
大數據專業是一個比較典型的交叉學科，涉及到的內容包括數學、統計學和計算機三大學科，所以學習的內容還是比較多的，如果不能做好一個系統的學習規劃，很容易導致學得雜而不精，這對於就業會產生一定的負面影響。所以，本科期間應該選擇一個主攻方向，圍繞這個主攻方向來組織知識結構和提升實踐能力。
眾所周知大數據的方向主要分三個：1、大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；3、大數據運維和雲計算方向：涉及的崗位諸如大數據運維工程師等。
由此可見，大數據的就業崗位是非常多的，而且只要能熟練掌握或者精通一門，就能取得非常不錯的成績。甚至在該方向能獨當一面的話，那個人價值就不言而喻了。