大数据项目工作内容怎么写

1. 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；

2. 大数据工程师日常工作内容有哪些

当前随着云计算、大数据平台逐渐开始落地应用，大数据开发工程师(行业领域)的岗位需求正在不断增加，目前也有不少程序员(Java方向)也会转向大数据开发岗位，这些岗位的岗位附加值还是比较高的。这些开发岗位的日常工作基本上就是完成代码的编写，只不过需要与大数据平台进行交互，需要调用大数据平台的各种服务来完成功能实现，总体上的难度并不算大，但是需要具有一定的行业经验。

当前大数据平台开发岗位的附加值还是比较高的，大数据平台开发岗位往往集中在大型互联网企业，随着云计算逐渐从IaaS向PaaS过渡，大数据平台开发也会基于行业特点来开发针对性比较强的PaaS平台，这是整合行业资源并搭建技术生态的一个关键。搭建PaaS平台不仅需要掌握大数据知识，同时还需要掌握云计算知识，实际上大数据和云计算本身就有比较紧密的联系，二者在技术体系结构上都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过关注点不同而已。

大数据运维工程师以搭建大数据平台为主，虽然这部分岗位的门槛相对比较低，但是需要学习的内容还是比较多的，而且内容也比较杂，网络知识、数据库管理知识、操作系统(Linux)知识、大数据平台(含开源和商用平台)知识都需要掌握一些，对于实践操作的要求会比较高。

最后，当前大数据工程师往往并不包含专业的数据分析岗位，一般数据分析岗位都会单独列出来，这部分岗位涉及到算法岗、开发岗(实现)和数据呈现岗等，数据分析岗位对于从业者的数学基础要求比较高，同时还需要掌握大量的数据分析工具，当然也离不开Python、Sql等知识。

关于大数据工程师日常工作内容有哪些，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。

3. 大数据工作内容是什么

为你整理了几个最常见的大数据人才工作内容。
数据分析师
这个职位大概是最常见的，“数据分析师”指的是不同行业中，专门从事行业内数据搜集、整理、分析，并依据这些数据做出研究、评估的专业人员。
数据科学家
数据架构师
数据架构师要负责建立和维持公司数据储存的技术基准，策划硬件和软件的结构，确保数据储存系统可以支持未来的数据量和分析需求。数据架构师通常拥有电脑科学学位，并且精通数据库相关知识，像是关联式数据库(Relational database)、数据仓储(Data warehouse)、以及分散式数据系统(Distributed storage system)等等。美国地区数据架构师的薪资范围是 $65,928 到 $147,868 美元，中间值为 $105,581 美元，以目前的趋势来看，比起 SQL ，擅长 OracleDB 的人才较容易得到高薪。

4. 大数据运维的主要工作内容是什么

大数据运维，这里指互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互专联网产属品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。

一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理（proct manager，非技术部）需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。

一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，其核心目标是将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。

5. 数据工程师是做什么工作内容

数据工程师都做什么？
数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。
数据工程师的关键技能
下面介绍数据工程师所需的几项关键技能。
1.大数据架构的工具与组件
数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。
2.深入了解SQL和其它数据库解决方案
数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为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工具
数据仓库和ETL经验对于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工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。
4.基于Hadoop的分析（HBase，Hive，MapRece等）
对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapRece的知识存储是必需的。
5.编码
说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点（这也是许多职位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。
6.机器学习
虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。
机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。
7.多种操作系统
最后，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

6. 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。

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7. 大数据工程师的工作内容是什么

1、数据采集：

业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。

2、数据清洗：

一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。

一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。

一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。

3、数据存储：

清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。

4、数据分析统计：

数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。

5、数据可视化：

用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据。

8. 大数据工程技术人员是做什么的 工作内容有哪些

近日，人社部发布通知，正式公布了十三个新职业信息，其中大数据工程技术人员就是其中之一。

大数据工程技术人员的工作内容

大数据工程技术人员是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

主要工作任务：

大数据采集（爬虫）、大数据清洗（ETl工程师）、大数据建模（算法工程师）与大数据分析（数据分析员）；

管理、分析展现及应用等技术（大数据开发工程师）；

研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准；

设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统；

管理、维护并保障大数据系统稳定运行；

监控、管理和保障大数据安全；

提供大数据的技术咨询和技术服务。

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大数据工程技术人员就业前景如何

在企业中，大数据工程师的发展分为四个阶段：从软件技术员到助理软件工程师，再到软件工程师，最后成为高级软件工程师。据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对大数据工程师的需求达到全部需求量的60%—70%。同时，大数据软件工程师的工资待遇相对较高。

大数据软件工程师的一般起步月薪在6k-1w之间，远远超过应届毕业生的两三千的薪资。有一两年的工作经验之后，薪资待遇还会提升，比如有一年工作经验的大数据高级工程师的薪资待遇差不多在年薪10w-15w之间。

在未来的几年内，大数据人才的缺口只会越来越大，企业对人才的需求远远大于供给。大数据工程师是目前国内高端计算机领域，就业薪资非常高的一类职业。

9. 大数据分析的具体内容有哪些

随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用
1、采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2、导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3、统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4、挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

10. 大数据包含了哪些内容 具体是做什么的

大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完或无法处理的数据集。大数据，就是信息资产。接下来给大家分享一些大数据的相关信息，希望对大家有帮助。

大数据包含的内容

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。

大数据工程是以面向场景应用为本，提炼挖掘、算法模型、业务流程再造、加工处理成有价值、可支持决策的“成品数据”，进而通过这些“成品数袭丛据”赋能决策，提高生产效率、实现精准营销和辅助社会治理。

学完大数据有什么用

学完大数据可以做大数据系统研发，研发团队主要承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发。一个稳定的大数据平台需要大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师协作完成。

学完大数据可以做大数据应用开发工作，大数据应用开发工程师负责基于大数据平台实现业务项目的开发以及维护工作，需要具备扎实的机器学习/数据挖掘野禅渣基础，对商业BI、用户画颂悄像、可视化呈现等需要了解。

学完大数据可以做数据分析，数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，帮助企业把数据和技术转化为商业价值。需要对数字具有敏锐的洞察力。