大数据运维平台研发（大数据中心运维）

本篇文章给大家谈谈大数据运维平台研发，以及大数据中心运维对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享大数据运维平台研发的知识，其中也会对大数据中心运维进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、大数据应用平台开发是什么，有哪些公司？
• 2、大数据开发的未来发展是什么样的？
• 3、大数据运维的主要工作内容是什么？
• 4、我是如何从运维转岗到开发
• 5、请问一下学大数据有前途吗
• 6、北大青鸟设计培训：大数据运维师都需要掌握哪些技术？

大数据应用平台开发是什么，有哪些公司？

大数据应用平台开发是什么，有哪些公司

如今，不少企业都想拥有属于自己企业或产品的手机APP，但其中最困扰企业主的问题就是：开发一款手机APP到底需要多少钱？

简单点来说，要视手机APP的需求及质量而言，价位一般在几千到十几万左右，更高端的价格更高。

今天，我们就来详细分析一下这个问题，请继续往下看吧。　

一、APP开发款式分为固定款和定制款，两者的价格均不相同

固定款：是指直接套用已有的、现成的APP固定模板，报价是固定的，所需要的功能也是固定的，缺点就是客户拿不到源代码，也不能根据企业需求进行定制，由于源代码是封装的，如果企业以后想进行功能升级或系统维护的话，也不能够实现，只能重新开发一个新的软件。

固定款的APP开发时间短，约2~3日的时间即可完成，费用大约在几千到几万之间。

定制款：定制款是指APP的功能全部重新开发，过程比较繁琐，需要美工、策划、APP开发（前台/客户端/手机端）、后台程序员等工种协同完成，大型的、功能复杂的APP甚至需要数十人的团队。

由于APP的功能和设计都是定制的，因此价格会高些。定制款的开发时间与开发价格是成正比的，开发时间长，大约在两三个月甚至不定的周期里才能完成，而费用大概在几万甚至十几万左右。

因此，想要知道开发一款手机APP需要花费多少钱，企业主首先必须把APP的详细需求和功能告知APP开发公司，开发公司才能报出一个合理的价格。

二、手机APP平台不同，制作成本也不一样

现在市面上流行的手机APP制作平台主要有两种一般包括两种系统：安卓系统（Android）和苹果系统（IOS）。

一般来说，制作苹果系统的手机APP软件费用要比安卓平台的贵一些，因为苹果公司对苹果平台的封闭性和手机APP开发语言Objective-C的难度，都让APP开发者加大了苹果系统手机APP开发的难度。

三、APP制作成本包含参与人员的工资

通常情况下，开发一款APP需要产品经理、客户端工程师、后端工程师和UI设计师各一名，这已经是制作手机APP应用软件比较精简的配置了，所以这些参与人员的工资也是包含在APP制作成本当中的。这些工作人员的月薪加起来可能都会超过4、5万元。

四、APP开发公司的所在地

需要注意的是，同样实力的APP开发公司，在不同的城市也会导致APP的成本费用高一些

大数据开发的未来发展是什么样的？

大数据在各个行业大数据运维平台研发的落地大数据运维平台研发，催生大数据运维平台研发了大数据相关大数据运维平台研发的专业技术岗位，其中以大数据开发工程师为普遍。企业要开展相关的业务，要搭建大数据系统平台，那么是必然需要大数据开发工程师的支持。大数据在各个行业，都存在落地应用的需求以及可能性。电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业， 在互联网时代，天然就有着获得数据的优势，而这些数据，需要大数据系统平台来承载。从这几年的发展来说，大数据的趋势越来越普遍，要求懂分布式、高并发的Java开发岗也越来越多。大数据（开发）工程师、大数据维护、大数据研发、大数据架构、大数据运维、大数据分析、大数据挖掘、大数据算法等，还在持续发出人才需求。大数据开发工程师薪资待遇，与行业同级别的很多岗位来说，都是要更高的。行业平均水平，大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的大数据工程师，年薪在40万~60万之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。另外，大数据相关的岗位也很多，

大数据运维的主要工作内容是什么？

大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等
数据分析师：
工作内容：
a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；
b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；
c.业务专题分析：
精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；
风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；
市场研究分析（行业分析、竞品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、常用的算法模型（分类、聚类、关联、预测等，每一类模型的一两种最典型的算法）、分析报告的撰写、商业的敏感性等等；
数据挖掘工程师：
工作内容：
a.用户基础研究：用户生命周期刻画（进入、成长、成熟、衰退、流失）、用户细分模型、用户价值模型、用户活跃度模型、用户意愿度识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等
b.个性化推荐算法：基于协同过滤（USERBASE/ITEMBASE）的推荐，基于内容推荐，基于关联规则Apriot算法推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等
c.风控模型：恶意注册模型、异地识别模型、欺诈识别模型、高危会员模型、
电商领域（炒信模型、刷单模型、职业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型）
金融领域（欺诈评分模型、征信评分模型、催收模型、虚假账单识别模型等）
d.产品知识库：产品聚类分类模型、产品质量评分模型、违禁品识别模型、假货识别模型等
e.文本挖掘、语义识别、图像识别，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测、神经网络等）、模型评估、模型部署、模型监控；
数据产品经理：
工作内容：
a.大数据平台建设，让获取数据、用数据变得轻而易举；构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控、提高决策效率、降低运营成本、提升营收水平；
b.数据需求分析，形成数据产品，对内提升效率、控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值变现；
c.典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、征信评分系统（如芝麻评分）、会员数据服务系统（如数据纵横），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握数据分析工具，还需要掌握 像 原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL数据库、产品设计，同时，熟悉常用的数据产品框架
数据研发工程师：
工作内容：
a.大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据获取工作
b.大数据清洗、转换、计算、存储、展现等工作
c.大数据应用开发、可视化开发、报表开发等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术

我是如何从运维转岗到开发

2018年7年毕业的我，从事大数据运维工作，如今工作接近两年，内部换岗到大数据开发工作，对我来说是新的开始，也是一段全新的挑战。

先来聊聊换岗的背景，有一段小故事，当初公司招聘的岗位是“大数据开发工程师“，我一直以为是自己理解的开发工作，进到公司后具体岗位内容是“大数据运维工程师”，当时内心是抗拒的，果断找组长和经理表明想法，说明自己不想干运维，想去做开发类的工作。当然，结果也是显而易见，我没有顺利换组。经理和我说了他的工作经历和建议，大概是这么说的：“现在你刚入职场，对岗位的认知和视野有限，你想要的可能是因为你对这个体系不清楚，运维岗位能够对大数据整个架构体系有整体的认识，这一点是运维的优势，而开发则是聚焦于某个组件的研发工作，要不你先在运维岗位干三个月，后续如果还想转，我再安排你换岗。”于是当时便在运维岗位干着，这一干就是一年零10个月，直到经理辞职（大概2019年10离职的）我居然还没有换岗的想法。当然，在写这篇文章时，表明现在已经成功转岗了。从大数据运维到开发，如今也逐渐开始了新岗位的工作，也明确了这是自己暂时要投入的领域。

下面就谈谈我从大数据运维岗转到开发岗的一些想法，也可供后来者参考。

对岗位的认知。 坚持在运维岗位干了22个月的原因，最大的优势是我看到了大数据整个体系架构的设计，这一点也是很多同期使用大数据平台的同事羡慕我的地方。经理说的并没有错，刚毕业的很多同学对岗位认知过于片面和局限，每一个大方向的岗位下可能会包含很多细枝的岗位，而你所了解的只是你想了解的那一块，确实会出现过于局限的点。所以最好的方式是现在岗位上做好本职工作，不要局限于自己负责的那一块工作，在工作过程中了解下周边或者其他岗位的内容与性质，拓展岗位和领域视野，后面换岗也是个不错的选择，毕竟相对换公司，内部换岗是比较容易的。

明确想要做的事情。 职场中最激动的事，无非是做着自己喜欢的工作，拿着满意的工资。明确自己想要做什么，想要朝着哪个方向发展，是个人职业发展很重要的一环。随着工作经历和生活阅历的增加，需要逐渐看清自己的职业道路，探索自己喜欢的职业，展现个人的才能，在职场中有一席之地，是每个人工作的奋斗目标。职业发展与职业目标越明确，人也不会活得漫无目的，失去方向。工作上有追求的岗位内容，生活中理想的生活节奏及活动，这种有清晰追求的状态是非常好的，对自身发展很有帮助，能够让自己更加了解和认识自己。

裸辞。 换岗其实是裸辞的备选之路，也就是说换岗时要做好裸辞的准备。如果换岗顺利则万事大吉，但一旦换岗时领导不批准，留下来你的印象会减分，不留下来就要做好辞职的准备。我换岗之初是找领导聊天说我准备离职了，领导知道我是裸辞后给我安排的换岗，所以换岗才是比较顺利（这一点就需要遇到个大气的领导了）。换岗期间，工作事项不那么忙碌，中间有段时间有种“无业游名”的感觉，主要是当时没有具体的事情可做，上班就比较空闲，这让我意识到裸辞的风险性，并不想想象中的那么美好，比较裸辞是要面临很大的心里压力。所以，如果不到万不得已的情况下，尽量不要裸辞。

敢于表达想法。 职场中有自己的想法很重要，知道自己不想要什么，想要什么，都是对你自身成长有利而无一害的，明确的知道现状与想法不一致时，一定要把想法缕清，勇敢的表达出来，不要憋在心里。即使最后沟通的结果不一定能令你满意，但你敢于表达想法一定会给你自己的印象加分，于你自己而言也是一种挑战。成长的过程中需要有这么一环，敢于表达个人想法，无论是工作内容还是非工作内容，你的想法不一定是最好最完美的，但有想法的这个行为会给你加分，这也就是提问和沟通的重要性。

请问一下学大数据有前途吗

大数据领域大数据运维平台研发的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。
大数据本身除大数据运维平台研发了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。
现在学大数据，正是好时候，未来十年，是整个数字经济转型的关键时期。现在正处于“数据智能化”和“治理现代化”的交融交汇阶段，现代的信息化技术融合先进的服务理念，能够推动社会进一步发展，大数据云计算等技术的前景可想而知。
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北大青鸟设计培训：大数据运维师都需要掌握哪些技术？

随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展，今天我们就一起来了一下，成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。
大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。
对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。
大数据三大学习方向：大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。
深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。
熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。
熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。
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