大数据项目开发

Ⅰ 大数据开发和java开发相比，哪个合适去学习

大数据开发的全称是java大数据开发，是java开发的深入方向。课程知识点多，难度大，但回工资待遇高，发答展好！如果有本科学历可以直接学大数据！

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。我也可以给你全套大数据视频课资料自学，祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

Ⅱ 大数据开发具体要怎样学习

1、编程语言的学习

对于零基础的同学，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。建议从Java入手，容易学而且很好用，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。现在一般也都是从JAVA开始学起，这相当于也是一个基础。

2、大数据相关技术的学习

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长，JAVA算作学习大数据要学习的一部分，除此之外学习大数据还需要学习其他相关类型的数据知识。大数据部分，包括Hadoop 、Spark、Storm开发、Hive 数据库、Linux 操作系统等知识，还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话，这些都是必不可少的。

3、项目实战阶段

学习任何一门技术，除了理论知识，项目的实战训练也是非常重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。在项目实战中，遇到问题最好积极动手记录下来，这样才能更好的去解决你遇到的问题。

Ⅲ 大学毕业学大数据开发好不好

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。

大数据的择业岗位有：

1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

Ⅳ 大数据开发需要学习哪些内容

【导读】大数据场景是现在大数据的重要运用，这些场景包括许多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景运用的背面也需要对行业常识有必定的了解。那么，大数据开发需要学习哪些内容呢?

大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机;大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。

大数据方面有许多的技能：

一是大数据渠道自身，一般是根据某些Hadoop产品如CDH的产品布置后供给服务。布置的产品里面有许多的组件，如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等。

二是ETL，即数据抽取进程，大数据渠道中的原始数据一般是来源于公司内的其它事务体系，如银行里面的信贷、中心等，这些事务体系的数据每天会从事务体系抽取到大数据渠道中，然后进行一系列的标准化、整理等操作，再然后经过一些建模生成一些模型给下流体系运用。

三是数据剖析，在数据收集完成后根据这些数据要做一些什么样的处理，典型的如报表运用，那每天或许就是写SQL开发报表了;还有一些如风险监测等渠道，都要根据大数据渠道收集的数据来进行处理。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据开发需要学习哪些内容?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

Ⅳ 大数据开发具体是做什么的求举例说明。

大数据开发其实分两种：

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才大公司里才有，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。

比如这次疫情中大数据平台对医疗物资的调度、传染模型的分析、防控等起了很大的作用。

大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台等。

Ⅵ 大数据开发能做什么能开发什么项目

零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行专分析。获知

客户的消属费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

Ⅶ 大数据开发怎么学习

Java
大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。
Linux
因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
Hadoop
这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
YARN
是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
Zookeeper
这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql
我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop
这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。Hive这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie
既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。
Hbase
这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka
这是个比较好用的队列工具当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。
Spark
它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

Ⅷ 大数据开发学起来难吗

每个专业都有自己的特点，难与不难取决于自己，难于不难就是小马过河的故事。
大数据专业的前景无疑事很棒的，大数据时代在国内才刚刚开始起步，很多企业并没有开始进入数字化模式，但是今年与去年相比，企业数字化转型的速度已经提高了很多，相信很快全国企业都会迈入数字化，那么大数据人才的供不应求就会显现出来，21世纪初进入互联网时代一样，早期的互联网从业者没有差的。
关于就业方向，如果你是想成为一个程序员，那就往大数据开发方向走，如果你不想提前谢顶，想要往管理层走，那就往数据分析方向发展。一个是注重技术，一个是注重思维，看你个人选择。
如果往数据分析方向发展，千万记住不能死学知识，企业需要的数据分析师是能通过数据帮助企业解决实际问题的人，所以项目经验非常重要，要通过各种途径去提升自己的项目经验，而不是死报课本不放，可以多与相关从业人员沟通，或者去参加一些职业培训，或者去实习，但是一般实习都接触不到项目精髓，除非你的关系很硬，能把你安排进项目组里成为核心成员。

Ⅸ 大数据开发工程师的基本职责-岗位职责

大数据开发工程师的基本职责-岗位职责

在学习、工作、生活中，很多情况下我们都会接触到岗位职责，明确岗位职责能让员工知晓和掌握岗位职责，能够最大化的进行劳动用工管理，科学的进行人力配置，做到人尽其才、人岗匹配。我们该怎么制定岗位职责呢？以下是我为大家整理的大数据开发工程师的基本职责-岗位职责，仅供参考，欢迎大家阅读。

大数据开发工程师的基本职责-岗位职责1

职责：

1、参与大数据平台搭建以及项目技术架构。

2、数据分析，挖掘，模型具体的产品化；

3、根据产品需求，分析编写和制定大数据相关解决方案

岗位要求：

1、计算机相关专业本科以上学历，编程基础扎实，有2年以上大数据开发经验

2、熟悉Hadoop生态和体系架构，熟悉Flink、Spark，Hive等常用开源工具

3、熟悉Flume，kakfa，scribe等日志收集体系

4、熟悉主流数据库（Oracle、postgresql、Mysql、Sql Server）中的1种及以上，有较好的SQL性能调优经验

5、有数据仓库ETL经验者优先

6、有用户行为日志采集、海量数据处理、数据建模方面经验者优先

7、有持续学习的能力；喜欢开源软件，乐于知识分享；对工作认真负责；可以独立承担较大工作压力

大数据开发工程师的基本职责-岗位职责2

职责：

1、数字货币领域数据统计分析，负责数字货币量化投资策略的设计、管理以及实际投资运作

2、与交易员对接，制定切实可行的的'策略测试计划，开展新策略模型的开发和验证

3、协助交易员进行交易、风险管理，并对实际交易结果进行量化的绩效分析，推动交易自动化

4、上级交办的其他工作

任职要求：

1、数学/计算机/金融专业毕业，有扎实的算法和机器学习的理论基础

2、有量化实盘交易经验，具备丰富的数学建模经验及较强的数据处理能力优先

3、对金融市场的价格波动有独特理解和深入的量化分析，具备一定对冲策略研究经验；

4、对数字货币领域感兴趣，结果导向；

5、有网页抓取和爬虫程序编写经验者优先。

大数据开发工程师的基本职责-岗位职责3

职责：

1、大数据日志分析系统的设计，选型和开发；

2、配合各业务给予数据支持，对产品和运营数据总结和优化；

3、处理用户海量数据，提取、分析、归纳用户属性，行为等信息，完成分析结果；

4、发现并指出数据异常情况，分析数据合理性；

5、公司大数据基础架构平台的运维，保障数据平台服务的稳定性和可用性；

6、大数据基础架构平台的监控、资源管理、数据流管理；

7、基于数据分析的可预测的云平台弹性扩展解决方案。

任职要求：

1、日志分析数据系统实际经验；

2、3年以上互联网行业研发经验，有使用Hadoop/hive/spark分析海量数据的能力；

3、掌握Hadoop、Flume，Kafka、Zookeeper、HBase、Spark的安装与调试；

4、熟悉大数据周边相关的数据库系统，关系型数据库和NoSQL。

5、掌握Linux操作系统的配置，管理及优化，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题；

6、有良好的沟通能力，具备出色的规划、执行力，强烈的责任感，以及优秀的学习能力。

大数据开发工程师的基本职责-岗位职责4

职责：

1、负责数据分析、加工、清理、处理程序的开发；

2、负责数据相关平台的搭建、维护和优化；

3、负责基于Hadoop/Spark/Hive/kafka等分布式计算平台实现离线分析、实时分析的计算框架的开发；

岗位要求：

1、本科学历须211院校以上，硕士及以上学历不限院校，计算机软件及相关专业

2、熟悉Java和Scala语言、熟悉常用设计模式、具有代码重构意识；

3、熟练使用hadoop、hbase、Kafka、hive、spark、presto，熟悉底层框架和实现原理；

4、使用Spark Streaming和Spark SQL进行数据处理，并具有SPARK SQL优化经验；

5、需要有至少2年开发经验，有flink开发经验优先；

6、学习能力强，喜欢研究新技术，有团队观念，具备独立解决问题的能力。

大数据开发工程师的基本职责-岗位职责5

职责：

1、负责大数据平台的基础环境搭建与性能优化，完成平台的构建与维护、实时流计算平台、分布式调度、可视化报表等平台的架构与研发；

2、对各种开源框架进行深入的代码剖析和优化；

3、参与大数据技术方案评审；

4、指导初中级大数据工程师工作；

岗位要求：

1、计算机相关专业全日制专科及以上学历，具有3年或以上的分布式计算平台研发工作经验；

2。对大数据相关组件：Hadoop、Spark、Hbase、Hive、Flink、Kafka、Flume等架构与底层实现有深入理解，具备相应的定制和研发能力，尤其需要精通Flink框架；

3。具备构建稳定的大数据基础平台的能力，具备数据收集、数据清洗、数据仓库建设、实时流计算等系统研发经验；

4。对技术有热情，有不错的数据思维和敏感度，有一定的数据分析能力优先，对深度学习、机器学习有一定的了解优先；

5。工作有计划性，责任心和执行能力强，具备高度的责任心、诚信的工作作风、优秀沟通能力及团队精神。