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大數據層級

發布時間:2024-07-15 12:24:51

1. 大數據究竟是什麼大數據有哪些技術呢

近幾年,大數據的概念逐漸深入人心,大數據的趨勢越來越火爆。但是,大數據到底是個啥?怎麼樣才能玩好大數據呢?

大數據的基本含義就是海量數據,麥肯錫全球豎搏研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

數字經濟的要素之一就是大數據資源,現在大家聊得最多的大數據是基於已經存在的大數據的應用開發。

如今,大數據技術已手擾應用在各行各業。小麥舉個例子,講述一下最貼近我們生活的民生服務是如何運用大數據。

最近電視新聞提及到的「一網統管」精準救余薯祥助場景,傳統的救助方式往往通過困難家庭申請、審核、審批等多項程序,遇到需要跨部門、跨層級、跨街區協調解決的個案,還需要召開各級協調會的形式協商解決。

現在通過「精準救助」的方式,民政部門在平時的摸排中了解情況,將相關信息錄入到「一網統管」數據中心,再根據數據模型識別出需要協助的家庭,隨後形成走訪工單派發給社工對其進行幫扶,從而提升救助的效率,做到雪中送炭。

在數字化政府改造之前,每個部門只掌握各自分管的數據,形成「信息孤島」;有了大數據分析平台後,所有的數據信息,便打通了「任督二脈」。

政府可以充分利用大數據技術打造「一網統管」精準救助場景,極大提升了社會救助的科學性和精準性,讓城市變得更加溫暖。

2. 大數據中間層架構

大數據中間層:運行在大數據平台基礎上的一個層級

主要是client訪問層,服務提供層,基礎運算層,

client層主要有cli工具,dt工具,外部系統,上層應用。

服務提供層主要有:用戶管理、許可權控制、元數據、業務處理、負載均衡、接入服務、任務調度、數據傳送、訪問計費。

基礎運算層:hdfs、hive、spark、hbase、yarn

數據共享:用戶創建共享資源包,通過共享資源包分享數據給多個用戶。

中間層在大數據體系架構中處於應用和底層組件的橋梁位置。缺少了中間層,會缺少對底層集群服務api的抽象和封裝,也無法對數據進行封閉和保護。

對內訪問進行管控,對外提供統一訪問機制,從而作為一個較完善的系統對外部提供服務。

3. 大數據的就業方向都有哪些職業壽命如何

大數據現在是近年來新興的專業,其就業方向比較廣闊。
1、大數據開發方向; 所涉及的職業版崗位為:大數據權工程師、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; 所涉及的職業崗位為: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;對應崗位:大數據運維工程師;

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