A. 实时数据开发工程师是做什么的
1、负责实时数据仓库设计、实时模型设计，对实时数据进行多维度的分析、汇总，支撑公司日常业务运营;
2、负责实时数据仓库的日常管理与维护及监管体系建设;
3、BI 需求调研与模型体系设计，参与数据产品设计和评审，保障整个数据平台架构稳定;
4、根据业务需要,进行实时数据建模,设计、开发、优化实时数据开发工具和流程;
5、配合产品与各部门沟通协调需求，参与需求分析，数据仓库建模，功能设计及评审;
6、满足各相关业务部门的日常数据需求，高效率完成数据整理工作，支持面向业务的数据服务;
7、深刻理解业务需求,完善提高产品品质,不断提升用户体验，具有对产品有做精做细的精神。
B. 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
C. 数据开发是什么
大数据开发，是运用大数据计算引擎，比如spark来进行数据业务开发。穗樱或者数据平台开发嫌明。大数据环境下的数据开芹族告发就是运用数据平台做一下数据加工。
D. 数据开发是什么
就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据分析：简略来说就是从天量的数据中通过算法搜索找出隐藏在其中的信息数据的过程，然后对收集来的大量的信息数据进行详细研究和概括，推断其趋势或者结果，以便于做出判断及采取适当的行动。
E. 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
F. 数据开发是做什么东西的
和软件开发类似，两者都要互相用到，彼此交叉。比如银行的自动取款机系统，就是数据库开发的典型例子。你会觉得这个应该是软件开发的写代码啊，但是事实上写代码只是取款机系统实现的一步而已。数据库开发分六步：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库的物理设计、数据库的实施、数据库的运行和维护。写代码只是数据库实施中的一部分，这样讲应该能明白吧。还有像超市的收银系统，学校的教务系统都是数据库的例子，光会写代码是编不出来的。我目前已经考了数据库系统工程师，这学期准备考个软件设计师。两者的区别是数据库的语言主要是SQL，软件设计师则是写代码，C、C++ 、Java等
G. 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。