大数据架构开发内容

㈠ 大数据工程师要学习哪些技术

1.大数据架构东西来与组件自

企业大数据结构的搭建，多是挑选根据开源技能结构来实现的，这其中就包含Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件结构，及其生态圈组件。

2.深化了解SQL和其它数据库解决方案

大数据工程师需要了解数据库办理体系，深化了解SQL。相同其它数据库解决方案，例如Cassandra或MangoDB也须了解，由于不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL东西

数据仓库和ETL才能对于大数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL东西，比方StitchData或Segment都十分有用。

4.根据Hadoop的剖析

对根据Apache Hadoop的数据处理结构，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapRece的知识存储是必需的。

5.编码

编码与开发才能是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中十分关键。

㈡ 大数据平台架构如何进行 包括哪些方面

【导语】大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务，那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?

1、事务使用：

其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。

更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来许多维度，做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业，数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。

2、数据集成：

指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。

3、数据存储：

指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。

4、数据同享层：

表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web
API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。

5、数据剖析层：

剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。

6、数据展现：

结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。

7、数据访问：

这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。

关于大数据平台架构内容，就给大家介绍到这里了，不知道大家是不是有所了解呢，未来，大数据对社会发展的重大影响必将会决定未来的发展趋势，所以有想法考生要抓紧时间学起来了。

㈢ 入门大数据需要学习什么内容

作为一名零基础学习者，请不要将大数据开发看做一门与Java、python等相似的IT语言，大数据更像是一门技术，其所包含的内容相对比较多。在正式开始学习之前，可以买一些大数据相关书籍或者找一些网上的学习资料，先建立对行业以及对大数据相关职位的了解。

比如，大数据分为哪些发展方向，不同的发展方向对应哪些发展职位，各个职位的发展所要求的核心技能点是什么，企业对于大数据人才的需求是什么样的，了解清楚了这些，才能真正考虑清楚，学什么怎么学。

以大数据开发来说，其中涉及到的主要是大数据应用开发，要求一定的编程能力，在学习阶段，主要需要学习掌握大数据技术框架，包括hadoop、hive、oozie、flume、hbase、kafka、scala、spark等等……

以大数据分析来说，有主攻业务运营方面的数据分析师，也有主攻机器学习、深度学习等的数据挖掘师，具体到其中的各个职位，更是有着更加具体的技能要求，那么在学习阶段就要先做好相关的准备了。

关于入门大数据需要学习什么内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈣ 大数据具体是学习什么内容呢主要框架是什么

首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易学习的，难易程度：python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么，因为会了Python 还是要学习java的，你学会了java，再来学习python会很简单的，一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习，但是不推荐，因为java用的人最多，大数据的第一个框架Hadoop，底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言，大数据的第一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架，底层语言全是Java写的，所以推荐首选学习java
大数据开发学习路线：
第一阶段：Hadoop生态架构技术
1、语言基础
Java：多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。
linux：系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。
Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。
2、环境准备
这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。
VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。
3、MapRece
MapRece分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。
6、Hive
Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql。
7、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。
9、SparkHive
Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。
10、Storm
Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一个Nosql数据库，是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。
13、Kafka
kafka是一个消息中间件，作为一个中间缓冲层。
14、Flume
Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据，一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
第二阶段：数据挖掘算法
1、中文分词
开源分词库的离线和在线应用
2、自然语言处理
文本相关性算法
3、推荐算法
基于CB、CF，归一法，Mahout应用。
4、分类算法
NB、SVM
5、回归算法
LR、DecisionTree
6、聚类算法
层次聚类、Kmeans
7、神经网络与深度学习
NN、Tensorflow
以上就是学习Hadoop开发的一个详细路线，如果需要了解具体框架的开发技术，可咨询加米谷大数据老师，详细了解。
学习大数据开发需要掌握哪些技术呢？
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
大数据分析—AI（人工智能）Data
Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
以上的回答希望对你有所帮助

㈤ 大数据开发学起来难吗

大数据专业的发展前景我们现在都是可以体会得到，相比其他行业来说是比较棒的，大数据的时代在国内也才刚刚起步没有几年，未来有很大的发展空间，而且一些政策也是支持大数据技术的研发的。所以，很多企业也都纷纷开始引进大数据技术，之前没有开始进入大数据时代，企业数字化比较低，但是同这几年的发展已经提高了很多。
相信很快全会有更多的企业进入数化转型，那么大数据人才的需求也会凸显出来，市场需求不断提升，供应难以跟上节奏，大量的大数据培训机构就会涌现，通过培训的方式让学员快速的掌握大数据技术，从而达到企业的需求，完成进入大数据行业的目的。
不过，大数据培训学习相比较其他的编程会有一定的难度，需要前提满足俩个方面的条件。
一是，年龄要满足国家规定的法定工作年龄，不能够小于这个年龄，但也不能年龄太大，年龄太大的话可能不太符合企业要求，找工作就会很难。
二是，学历要满足本科，因为现在很多地方的相关企业招聘大数据技术人才基本上都是本科起步，这方面也要多加注意。
如果，各方面的条件比较满足的话，其实大数据的学习也并不像大家说的那么难，只要感兴趣适合学习大数据就可以一试。

㈥ 关于大数据架构的相关知识

随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。
1.大数据架构的特点
一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。所以我们必须开发一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。
2.大数据在工作的应用
大数据在工作中的应用有三种，第一种就是与业务相关，比如用户画像、风险控制等。第二种就是与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴。第三种就是与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。由此可见大数据是一门高深的学问。
3.对数据源的分类
根据数据源的特点，我们可以把数据源分为四大类。第一类就是从来源来看分为内部数据和外部数据，第二类就是从结构来看分为非结构化数据和结构化数据，第三类就是从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据，第四类就是从规模来看分为大量数据和小量数据。这四类将大数据的数据源表达的淋漓尽致。完善了大数据的数据源。
4.为什么重视数据源？
为什么大数据平台十分重视数据源呢？这是因为大数据平台第一个要素就是数据源，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处理。所以大数据平台十分重视数据源。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据架构的具体知识，大体包括大数据架构的特点、大数据在工作的应用、对数据源的分类、为什么重视数据源，希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据。

㈦ 数据开发是什么

一、大数据开发工作内容

从大数据开发的工作内容来看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。大数据开发工程师偏重建设和优化系统。

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。随手截了一些招聘信息的图，关于大数据开发岗位具体的工作内容，现如今企业的要求基本如下：

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，需要一段时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

除此之外，学习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；

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40万~160万元之间不等，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

二、大数据方面技术

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。

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。

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。

三、从事大数据，需掌握哪些技术

1、Java编程

Java语言是基础，可以编写Web应用、桌面应用、分布式系统、嵌入式系统应用等。Java语言有很多优点，它的跨平台能力赢得了很多工程师的喜爱。

2、Linux基础操作命令

大数据开发一般在Linux环境下进行。大数据工程师使用的命令主要在三方面：查看进程，包括CPU、内存；排查故障，定位问题；排除系统慢的原因等。

3、Hadoop

Hadoop中使用最多的是HDFS集群和MapRece框架。HDFS存储数据，并优化存取过程。

MapRece方便了工程师编写应用程序。

4、HBase

HBase可以随机、实时读写大数据，更适合于非结构化数据存储，核心是分布式的、面向列的Apache HBase数据库。HBase作为Hadoop的数据看，它的应用、架构和高级用法对大数据开发来说非常重要。

5、Hive

Hive作为Hadoop的一个数据仓库工具，方便了数据汇总和统计分析。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，可以协调为分布式应用程序。ZooKeeper的功

㈧ 大数据架构师岗位的主要职责概述

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇1

职责：

1、负责大数据平台及BI系统框架设计、规划、技术选型，架构设计并完成系统基础服务的开发;

2、负责海量埋点规则、SDK标准化、埋点数据采集、处理及存储，业务数据分布存储、流式/实时计算等应用层架构搭建及核心代码实现;

3、开发大数据平台的核心代码，项目敏捷开发流程管理，完成系统调试、集成与实施，对每个项目周期技术难题的解决，保证大数据产品的上线运行;

4、负责大数据平台的架构优化，代码评审，并根据业务需求持续优化数据架构，保证产品的可靠性、稳定性;

5、指导开发人员完成数据模型规划建设，分析模型构建及分析呈现，分享技术经验;

6、有效制定各种突发性研发技术故障的应对预案，有清晰的隐患意识;

7、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术;

任职要求

1、统计学、应用数学或计算机相关专业大学本科以上学历;

2、熟悉互联网移动端埋点方法(点击和浏览等行为埋点)，无埋点方案等，有埋点SDK独立开发经验者优选;

3、熟悉Hadoop，MR/MapRece，Hdfs，Hbase，Redis，Storm，Python，zookeeper，kafka，flinkHadoop，hive，mahout，flume，ElasticSearch，KafkaPython等，具备实际项目设计及开发经验;

4、熟悉数据采集、数据清洗、分析和建模工作相关技术细节及流程

5、熟悉Liunx/Unix操作系统，能熟练使用shell/perl等脚本语言，熟练掌握java/python/go/C++中一种或多种编程语言

6、具备一定的算法能力，了解机器学习/深度学习算法工具使用，有主流大数据计算组件开发和使用经验者优先

7、熟悉大数据可视化工具Tableau/echarts

8、具有较强的执行力，高度的责任感、很强的学习、沟通能力，能够在高压下高效工作;

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇2

职责：

根据大数据业务需求，设计大数据方案及架构，实现相关功能;

搭建和维护大数据集群，保证集群规模持续、稳定、高效平稳运行;

负责大数据业务的设计和指导具体开发工作;

负责公司产品研发过程中的数据及存储设计;

针对数据分析工作，能够完成和指导负责业务数据建模。

职位要求：

计算机、自动化或相关专业(如统计学、数学)本科以上学历，3年以上大数据处理相关工作经验;

精通大数据主流框架(如Hadoop、hive、Spark等);

熟悉MySQL、NoSQL(MongoDB、Redis)等主流数据库，以及rabbit MQ等队列技术;

熟悉hadoop/spark生态的原理、特性且有实战开发经验;

熟悉常用的数据挖掘算法优先。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇3

职责：

1、大数据平台架构规划与设计;

2、负责大数据平台技术框架的选型与技术难点攻关;

3、能够独立进行行业大数据应用的整体技术框架、业务框架和系统架构设计和调优等工作，根据系统的业务需求，能够指导开发团队完成实施工作;

4、负责数据基础架构和数据处理体系的升级和优化，不断提升系统的稳定性和效率，为相关的业务提供大数据底层平台的支持和保证;

5、培养和建立大数据团队，对团队进行技术指导。

任职要求：

1、计算机相关专业的背景专业一类院校毕业本科、硕士学位，8年(硕士5年)以上工作经验(至少拥有3年以上大数据项目或产品架构经验);

2、精通Java，J2EE相关技术，精通常见开源框架的架构，精通关系数据库系统(Oracle MySQL等)和noSQL数据存储系统的原理和架构;

3、精通SQL和Maprece、Spark处理方法;

4、精通大数据系统架构，熟悉业界数据仓库建模方法及新的建模方法的发展，有DW，BI架构体系的专项建设经验;

5、对大数据体系有深入认识，熟悉Kafka、Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、greenplum、ES、Redis等大数据技术，并能设计相关数据模型;

6、很强的学习、分析和解决问题能力，可以迅速掌握业务逻辑并转化为技术方案，能独立撰写项目解决方案、项目技术文档;

7、具有较强的内外沟通能力，良好的团队意识和协作精神;

8、机器学习技术、数据挖掘、人工智能经验丰富者优先考虑;

9、具有能源电力行业工作经验者优先。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇4

职责：

1.参与公司数据平台系统规划和架构工作，主导系统的架构设计和项目实施，确保项目质量和关键性能指标达成;

2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建，搭建不同来源数据之间的逻辑关系，能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;

3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作

5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立，包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范，制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务，超强的数据业务感知力，挖掘数据价值，推动数据变现场景的落地，为决策及业务赋能;

6.定义不同的数据应用场景，推动公司的数据可视化工作，提升公司数据分析效率和数据价值转化。

任职要求：

1.本科以上学历，8年以上软件行业从业经验，5年以上大数据架构设计经验，熟悉BI平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;

2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市，了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;

3.熟悉大数据相关技术：Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Flink、Spark、Kafka、RabbitMQ;

4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;

5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验，具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;

6.对数据敏感，具备优秀的业务需求分析和报告展示能力，具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力，了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;

7.有较强的沟通和组织协调能力，具备结果导向思维，有相关项目管理经验优先。

大数据架构师岗位的.主要职责概述 篇5

职责：

1.负责产品级业务系统架构(如业务数据对象识别，数据实体、数据属性分析，数据标准、端到端数据流等)的设计与优化。协助推动跨领域重大数据问题的分析、定位、解决方案设计，从架构设计上保障系统高性能、高可用性、高安全性、高时效性、分布式扩展性，并对系统质量负责。

2.负责云数据平台的架构设计和数据处理体系的优化，推动云数据平台建设和持续升级，并制定云数据平台调用约束和规范。

3.结合行业应用的需求负责数据流各环节上的方案选型，主导云数据平台建设，参与核心代码编写、审查;数据的统计逻辑回归算法、实时交互分析;数据可视化方案等等的选型、部署、集成融合等等。

4.对云数据平台的关注业内技术动态，持续推动平台技术架构升级，以满足公司不同阶段的数据需求。

任职要求：

1.熟悉云计算基础平台，包括Linux(Ubuntu/CentOS)和KVM、OpenStack/K8S等基础环境，熟悉控制、计算、存储和网络;

2.掌握大型分布式系统的技术栈，如：CDN、负载均衡、服务化/异步化、分布式缓存、NoSQL、数据库垂直及水平扩容;熟悉大数据应用端到端的相关高性能产品。

3.精通Java，Python，Shell编程语言，精通SQL、NoSQL等数据库增删改查的操作优化;

4.PB级别实战数据平台和生产环境的实施、开发和管理经验;

5.熟悉Docker等容器的编排封装，熟悉微服务的开发和日常调度;

6.计算机、软件、电子信息及通信等相关专业本科以上学历，5年以上软件工程开发经验，2年以上大数据架构师工作经验。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇6

职责描述：

1、负责集团大数据资产库的技术架构、核心设计方案，并推动落地；

2、带领大数据技术团队实现各项数据接入、数据挖掘分析及数据可视化；

3、新技术预研，解决团队技术难题。

任职要求：

1、在技术领域有5年以上相关经验，3年以上的架构设计或产品经理经验；

2、具有2年以上大数据产品和数据分析相关项目经验；

3、精通大数据分布式系统（hadoop、spark、hive等）的架构原理、技术设计；精通linux系统；精通一门主流编程语言，java优先。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇7

岗位职责：

1、基于公司大数据基础和数据资产积累，负责大数据应用整体技术架构的设计、优化，建设大数据能力开放平台；负责大数据应用产品的架构设计、技术把控工作。

2、负责制定大数据应用系统的数据安全管控体系和数据使用规范。

3、作为大数据技术方案到产品实现的技术负责人，负责关键技术点攻坚工作，负责内部技术推广、培训及知识转移工作。

4、负责大数据系统研发项目任务规划、整体进度、风险把控，有效协同团队成员并组织跨团队技术协作，保证项目质量与进度。

5、负责提升产品技术团队的技术影响力，针对新人、普通开发人员进行有效辅导，帮助其快速成长。

任职资格：

1、计算机、数学或相关专业本科以上学历，5—20xx年工作经验，具有大型系统的技术架构应用架构数据架构相关的实践工作经验。

2、有分布式系统分析及架构设计经验，熟悉基于计算集群的软件系统架构和实施经验。

3、掌握Hadoop/Spark/Storm生态圈的主流技术及产品，深入了解Hadoop/Spark/Storm生态圈产品的工作原理及应用场景。

4、掌握Mysql/Oracle等常用关系型数据库，能够对SQL进行优化。

5、熟悉分布式系统基础设施中常用的技术，如缓存（Varnish、Memcache、Redis）、消息中间件（Rabbit MQ、Active MQ、Kafka、NSQ）等；有实践经验者优先。

6、熟悉Linux，Java基础扎实，至少3—5年以上Java应用开发经验，熟悉常用的设计模式和开源框架。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇8

岗位职责：

1、负责公司大数据平台架构的技术选型和技术难点攻关工作；

2、依据行业数据现状和客户需求，完成行业大数据的特定技术方案设计与撰写；

3、负责研究跟进大数据架构领域新兴技术并在公司内部进行分享；

4、参与公司大数据项目的技术交流、解决方案定制以及项目的招投标工作；

5、参与公司大数据项目前期的架构设计工作；

任职要求：

1、计算机及相关专业本科以上，5年以上数据类项目（数据仓库、商务智能）实施经验，至少2年以上大数据架构设计和开发经验，至少主导过一个大数据平台项目架构设计；

2、精通大数据生态圈的技术，包括但不限于MapRece、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive，具备数据统计查询性能优化能力。熟悉星环大数据产品线及有过产品项目实施经验者优先；

3、优秀的方案撰写能力，思路清晰，逻辑思维强，能够根据业务需求设计合理的解决方案；

4、精通ORACLE、DB2、mySql等主流关系型数据库，熟悉数据仓库建设思路和数据分层架构思想；

5。熟练掌握java、R、python等1—2门数据挖掘开发语言；

6。熟悉云服务平台及微服务相关架构思想和技术路线，熟悉阿里云或腾讯云产品者优先；

7、有烟草或制造行业大数据解决方案售前经验者优先；

8、能适应售前支持和项目实施需要的短期出差；

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇9

岗位职责：

1、负责相关开源系统/组件的性能、稳定性、可靠性等方面的深度优化；

2、负责解决项目上线后生产环境的各种实际问题，保障大数据平台在生产上的安全、平稳运行；

3、推动优化跨部门的业务流程，参与业务部门的技术方案设计、评审、指导；

4、负责技术团队人员培训、人员成长指导。

5、应项目要求本月办公地址在锦江区金石路316号新希望中鼎国际办公，月底项目结束后在总部公司办公

任职要求：

1、熟悉linux、JVM底层原理，能作为技术担当，解决核心技术问题；

2、3年以上大数据平台项目架构或开发经验，对大数据生态技术体系有全面了解，如Yarn、Spark、HBase、Hive、Elasticsearch、Kafka、PrestoDB、Phoenix等；

3、掌握git、maven、gradle、junit等工具和实践，注重文档管理、注重工程规范优先；

4、熟悉Java后台开发体系，具备微服务架构的项目实施经验，有Dubbo/Spring cloud微服务架构设计经验优先；

5、性格开朗、善于沟通，有极强的技术敏感性和自我驱动学习能力，注重团队意识。

大数据架构师岗位的主要职责概述 篇10

职责描述：

1、负责大数据平台框架的规划设计、搭建、优化和运维；

2、负责架构持续优化及系统关键模块的设计开发，协助团队解决开发过程中的技术难题；

3、负责大数据相关新技术的调研，关注大数据技术发展趋势、研究开源技术、将新技术应用到大数据平台，推动数据平台发展；

4、负责数据平台开发规范制定，数据建模及核心框架开发。

任职要求：

1、计算机、数学等专业本科及以上学历；

2、具有5年及以上大数据相关工作经验；

3、具有扎实的大数据和数据仓库的理论功底，负责过大数据平台或数据仓库设计；

4、基于hadoop的大数据体系有深入认识，具备相关产品（hadoop、hive、hbase、spark、storm、 flume、kafka、es等）项目应用研发经验，有hadoop集群搭建和管理经验；

5、熟悉传统数据仓库数据建模，etl架构和开发流程，使用过kettle、talend、informatic等至少一种工具；

6、自驱力强、优秀的团队意识和沟通能力，对新技术有好奇心，学习能力和主动性强，有钻研精神，充满激情，乐于接受挑战；

㈨ 大数据开发是做什么的

问题一：大数据能做什么用？ ke./...laddin
大数据的作用在于通过对数据的分析，达成两种目的：
一了解事物的发展规律。
二预测事务的发展方向。

问题二：大数据开发人员到企业干些什么工作 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

问题三：大数据开发要懂大数据的哪些东西 大讲台大数据培训为你解答：首先大数据开发以Java为基础的，基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

问题四：大数据可以做什么 可以用几个关键词对大数据做一个界定。
首先，“规模大”，这种规模可以从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。
其次，“多样化”，可以是不同的数据格式，如文字、图片、视频等，可以是不同的数据类别，如人口数据，经济数据等，还可以有不同的数据来源，如互联网、传感器等。
第三，“动态化”。数据是不停地变化的，可以随着时间快速增加大量数据，也可以是在空间上不断移动变化的数据。
这三个关键词对大数据从形象上做了界定。
但还需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果这么大规模、多样化又动态变化的数据有了，但需要很长的时间去处理分析，那不叫大数据。从另一个角度，要实现这些数据快速处理，靠人工肯定是没办法实现的，因此，需要借助于机器实现。
最终，我们借助机器，通过对这些数据进行快速的处理分析，获取想要的信息或者应用的整套体系，才能称为大数据。

问题五：做大数据方向还是做互联网方向的开发好 计算机网络技术分，开发，维护，运营，产品经理。
至于移动互联网的方向好不好，我只能说，
未来的十年是移动互联网的十年。

问题六：什么是大数据，大数据可以做什么 大数据，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据可以对；数据进行收集和存储，在这基础上，再进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。
当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器可以实现自动化，那也许就会成为一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。

问题七：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题八：大数据是什么意思,大数据概念怎么理解？ 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大 数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到 其内在规律。

大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个兽鸡的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
大数据的应用
大数据应用在生活中可以帮助我们获取到有用的价值。
随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每日都可以看到大数据的一些新颖的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会受到大数据的剖析影响，但是大数据是怎样帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值极度高的大数据的应用，这些都是大数据在剖析应用上的关键领域：

1.理解客户、满足客户服务需求
大数据的应用现在在这领域是最广为人知的。重点是怎......>>

问题九：大数据可以从事什么岗位 和大数据相关的工作岗位越来越多了的。大数据研发，大数据运维，大数据工程师，大数据分析师等等等等。目前来看，整体的还不算是很多的，但是随着以后行业的越来越成熟，大数据的岗位也是会越来越多的。慢慢的期待的吧，所以现在学习大数据的人越来越多了。

问题十：数据开发工程师（大数据开发工程师） 有什么区别 相当于大数据是数据的哥哥，就是这个意思