1. 大数据究竟是什么大数据有哪些技术呢
近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？
大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球竖搏研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。
如今，大数据技术已手扰应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。
最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救余薯祥助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。
现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。
在数字化政府改造之前，每个部门只掌握各自分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台后，所有的数据信息，便打通了“任督二脉”。
政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景，极大提升了社会救助的科学性和精准性，让城市变得更加温暖。
2. 大数据中间层架构
大数据中间层：运行在大数据平台基础上的一个层级
主要是client访问层，服务提供层，基础运算层，
client层主要有cli工具，dt工具，外部系统，上层应用。
服务提供层主要有：用户管理、权限控制、元数据、业务处理、负载均衡、接入服务、任务调度、数据传送、访问计费。
基础运算层：hdfs、hive、spark、hbase、yarn
数据共享：用户创建共享资源包，通过共享资源包分享数据给多个用户。
中间层在大数据体系架构中处于应用和底层组件的桥梁位置。缺少了中间层，会缺少对底层集群服务api的抽象和封装，也无法对数据进行封闭和保护。
对内访问进行管控，对外提供统一访问机制，从而作为一个较完善的系统对外部提供服务。
3. 大数据的就业方向都有哪些职业寿命如何
大数据现在是近年来新兴的专业，其就业方向比较广阔。
1、大数据开发方向; 所涉及的职业版岗位为：大数据权工程师、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；
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