大数据的特点主要包括哪些?
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2024-04-26
两者工作方向不同,各有特色,各有难点,只要努力去做,难点便不攻自破,很难给出那个更难的结论。
大数据系统研发,主要的工作是负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。
大数据分析应用,主要是运用相关技术对数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。
大数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等都是围绕大数据的商业价值应运而生。大数据开发主要分为大数据平台开发(研发级)、大数据应用开发和大数据分析(统计学和机器学习),不同岗位需要面对不同的岗位职责,也需要具备不同的知识结构。
大数据开发做什么?
负责公司数据平台与数仓模型设计与开发;规范底层数据存储,结构化查询逻辑,方便快捷获取数据;支持实时数据报表、离线数据报表、交互式数据分析等多种数据应用;对大数据相关的前沿技术进行预研。
大数据开发需要具备的基本技能:目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等,需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法,掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。
Java语言由于具备较为完善的生态,而且Hadoop平台自身也是Java语言开发的,所以Java语言往往是比较常见的选择。在学习Java语言的过程中,可以同步接触Hadoop平台,掌握Hadoop平台的整体结构,并且通过Java完成Hadoop平台的一些案例实验,进而逐步掌握在Hadoop平台下的Java应用开发。
大数据分析通常采用统计学分析方式和机器学习方式两种,统计学方式采用Python和R语言是不错的选择,而机器学习往往更多采用Python语言来实现,同时需要学习一系列算法的实现过程,包括Knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。所以,从事大数据分析需要具备一定的数学功底。
两者完全不同!软件开发是根据需求(业务或个人),通过编程创建出一套可以满足需求或是解决问题的系统方案;而大数据开发是对“数据本身”的再次应用,主要是对系统方案所采集的数据,加以分类,分析,储存,挖掘,进而对决策者呈现及时准确的决策支撑。两者之间有先后的关联。
大数据开发步骤:
第一步:需求:数据的输入和数据的产出;
第二步:数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性;
第三步:数据建模;
第四步:架构设计:数据怎么进来,输出怎么展示,最最重要的是处理流出数据的架构;
第五步:再次思考大数据系统和企业IT系统的交互;
第六步:最终确定选择、规范等;
第七步:基于数据建模写基础服务代码;
第八步:正式编写第一个模块;
第九步:实现其它的模块,并完成测试和调试等;
第十步:测试和验收;
大数据流程:
从流程角度上看,整个大数据处理可分成4个主要步骤。
第一步是数据的搜集与存储;
第二步是通过数据分析技术对数据进行探索性研究,包括无关数据的剔除,即数据清洗,与寻找数据的模式探索数据的价值所在;
第三步为在基本数据分析的基础上,选择和开发数据分析算法,对数据进行建模。从数据中提取有价值的信息,这其实是真正的阿里云大数据的学习过程。这当中会涉及很多算法和技术,比如机器学习算法等;
最后一步是对模型的部署和应用,即把研究出来的模型应用到生产环境之中。
1) 数据采集:定制开发采集程序,或使用开源框架flume
2) 数据预处理:定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群
3) 数据仓库技术:基于hadoop之上的Hive
4) 数据导出:基于hadoop的sqoop数据导入导出工具
5) 数据可视化:定制开发web程序或使用kettle等产品
目前国内大数据工程师工作领域大致可分为四类:
1、数据开发工程师:负责数据接入、数据清洗、底层重构,业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用;
2、数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。
3、数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
4、科学研究方向:在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用