大数据运维平台部署图设计（大数据规划实施运维）

本篇文章给大家谈谈大数据运维平台部署图设计，以及大数据规划实施运维对应的知识点，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部署图设计的知识，其中也会对大数据规划实施运维进行解释，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、如何搭建大数据分析平台？
• 2、如何创建一个大数据平台
• 3、如何建立一个完整可用的安全大数据平台
• 4、大数据运维的主要工作内容是什么？
• 5、大数据运维工程师具体做什么?

如何搭建大数据分析平台？

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

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如何创建一个大数据平台

所谓的大数据平台不是独立存在的，比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。
我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷。
这是个需求驱动的过程。
曾经听过spotify的分享，印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒了当机了（笑）。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程。
对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了。在初创阶段，数据量会很小，不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理，用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情，但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择。
当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台，这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务，计算成本，打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该是netflix。
也有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，但是花钱嗖嗖的。几个老板一合计，再玩下去下个月工资发布出来了。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移。这时候你大概需要一群靠谱的运维，帮你监管机器，之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了，你面对的是成百上千台主机，有些关键服务必须保证稳定，有些是数据节点，磁盘三天两头损耗，网络可能被压得不堪重负。你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。
然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来，监控部署什么的自己走起。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了，配置管理，部署管理都需要专门的平台和组件；定期Review用户的作业和使用情况，决定是否扩容，清理数据等等。否则等机器和业务进一步增加，团队可能会死的很惨，疲于奔命，每天事故不断，进入恶性循环。
当然有金钱实力的大户可以找Cloudera，Hortonworks，国内可以找华为星环，会省不少事，适合非互联网土豪。当然互联网公司也有用这些东西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情。
比如你的数据接入，之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS，现在可能不行了，这些大概没有高性能，没有异常保障，你需要更强壮的解决方案，比如Flume之类的。
你的业务不断壮大，老板需要看的报表越来越多，需要训练的数据也需要清洗，你就需要任务调度，比如oozie或者azkaban之类的，这些系统帮你管理关键任务的调度和监控。
数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了，因为传统数据库已经完全hold不住了，但他们不会写代码，所以你上马了Hive。然后很多用户用了Hive觉得太慢，你就又上马交互分析系统，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的数据科学家需要写ML代码，他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib，于是你也部署了这些。
至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了，大多数业务都会迁移过来。这时候你可能面临很多不同的问题。
比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂，不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来，接下去到哪儿去。你就自己搞了一套元数据管理的系统。
你分析性能，发现你们的数据都是上百Column，各种复杂的Query，裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要死，于是你主推用户都使用列存，Parquet，ORC之类的。
又或者你发现你们的ETL很长，中间生成好多临时数据，于是你下狠心把pipeline改写成Spark了。
再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户，把这些零散的组件都整合到一起，提供统一的用户体验，比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive，也能一键就chua一下再搞回去；点几下就能设定一个定时任务，每天跑了给老板自动推送报表；或者点一下就能起一个Storm的topology；或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据。这时候你的数据平台算是成型了。
当然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的问题和挑战，否则你就要失业了不是？
你发现社区不断在解决你遇到过的问题，于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展，有了什么新工具，有什么公司发布了什么项目解决了什么问题，兴许你就能用上。
上了这些乱七八糟的东西，你以为就安生了？Hadoop平台的一个大特点就是坑多。尤其是新做的功能新起的项目。对于平台组的人，老板如果知道这是天然坑多的平台，那他也许会很高兴，因为跟进社区，帮忙修bug，一起互动其实是很提升公司影响力的实情。当然如果老板不理解，你就自求多福吧，招几个老司机，出了问题能马上带路才是正道。当然团队的技术积累不能不跟上，因为数据平台还是乱世，三天不跟进你就不知道世界是什么样了。任何一个新技术，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是关键业务换技术，那需要小心再小心，技术主管也要有足够的积累，能够驾驭，知道收益和风险。

如何建立一个完整可用的安全大数据平台

“
要建立一个大数据系统大数据运维平台部署图设计，大数据运维平台部署图设计我们需要从数据流的源头跟踪到最后有价值的输出大数据运维平台部署图设计，并在现有的Hadoop和大数据生态圈内根据实际需求挑选并整合各部分合适的组件来构建一个能够支撑多种查询和分析功能的系统平台。这其中既包括了对数据存储的选择，也涵盖了数据线上和线下处理分离等方面的思考和权衡。此外，没有任何一个引入大数据解决方案的商业应用在生产环境上承担的起安全隐患。
1
计算框架篇
大数据的价值
只有在能指导人们做出有价值的决定时，数据才能体现其自身的价值。因此，大数据技术要服务于实际的用途，才是有意义的。一般来说，大数据可以从以下三个方面指导人们做出有价值的决定：
报表生成（比如根据用户历史点击行为的跟踪和综合分析、 应用程序活跃程度和用户粘性计算等）；
诊断分析（例如分析为何用户粘性下降、根据日志分析系统为何性能下降、垃圾邮件以及病毒的特征检测等）；
决策（例如个性化新闻阅读或歌曲推荐、预测增加哪些功能能增加用户粘性、帮助广告主进行广告精准投放、设定垃圾邮件和病毒拦截策略等）。
图 1
进一步来看，大数据技术从以下三个方面解决了传统技术难以达成的目标（如图1）：
在历史数据上的低延迟（交互式）查询，目标是加快决策过程和时间， 例如分析一个站点为何变缓慢并尝试修复它；
在实时数据上的低延迟查询，目的是帮助用户和应用程序在实时数据上做出决策， 例如实时检测并阻拦病毒蠕虫（一个病毒蠕虫可以在1.3秒内攻击1百万台主机）；
更加精细高级的数据处理算法，这可以帮助用户做出“更好”的决策， 例如图数据处理、异常点检测、趋势分析及其大数据运维平台部署图设计他机器学习算法。
蛋糕模式
从将数据转换成价值的角度来说，在Hadoop生态圈十年蓬勃成长的过程中，YARN和Spark这二者可以算得上是里程碑事件。Yarn的出现使得集群资源管理和数据处理流水线分离，大大革新并推动了大数据应用层面各种框架的发展（SQL on Hadoop框架, 流数据，图数据，机器学习）。
它使得用户不再受到MapReduce开发模式的约束，而是可以创建种类更为丰富的分布式应用程序，并让各类应用程序运行在统一的架构上，消除了为其大数据运维平台部署图设计他框架维护独有资源的开销。就好比一个多层蛋糕，下面两层是HDFS和Yarn, 而MapReduce就只是蛋糕上层的一根蜡烛而已，在蛋糕上还能插各式各样的蜡烛。
在这一架构体系中，总体数据处理分析作业分三块（图2），在HBase上做交互式查询（Apache Phoenix, Cloudera Impala等）， 在历史数据集上编写MapReduce程序抑或利用Hive等做批处理业务， 另外对于实时流数据分析Apache Storm则会是一种标准选择方案。
虽然Yarn的出现极大地丰富了Hadoop生态圈的应用场景，但仍存有两个显而易见的挑战：一是在一个平台上需要维护三个开发堆栈；二是在不同框架内很难共享数据，比如很难在一个框架内对流数据做交互式查询。这也意味着我们需要一个更为统一和支持更好抽象的计算框架的出现。
图 2
一统江湖
Spark的出现使得批处理任务，交互式查询，实时流数据处理被整合到一个统一的框架内（图3），同时Spark和现有的开源生态系统也能够很好地兼容（Hadoop, HDFS, Yarn, Hive, Flume）。 通过启用内存分布数据集，优化迭代工作负载， 用户能够更简单地操作数据，并在此基础上开发更为精细的算法，如机器学习和图算法等。
有三个最主要的原因促使Spark目前成为了时下最火的大数据开源社区（拥有超过来自200多个公司的800多个contributors）：
Spark可以扩展部署到超过8000节点并处理PB级别的数据，同时也提供了很多不错的工具供应用开发者进行管理和部署；
Spark提供了一个交互式shell供开发者可以用Scala或者Python即时性试验不同的功能；
Spark提供了很多内置函数使得开发者能够比较容易地写出低耦合的并且能够并发执行的代码，这样开发人员就更能集中精力地为用户提供更多的业务功能而不是花费时间在优化并行化代码之上。
当然Spark也和当年的MapReduce一样不是万灵药，比如对实时性要求很高的流数据处理上Apache Storm还是被作为主流选择， 因为Spark Streaming实际上是microbatch（将一个流数据按时间片切成batch,每个batch提交一个job）而不是事件触发实时系统，所以虽然支持者们认为microbatch在系统延时性上贡献并不多，但在生产环境中和Apache Storm相比还不是特别能满足对低延时要求很高的应用场景。
比如在实践过程中， 如果统计每条消息的平均处理时间，很容易达到毫秒级别，但一旦统计类似service assurance（确保某条消息在毫秒基本能被处理完成）的指标， 系统的瓶颈有时还是不能避免。
但同时我们不能不注意到，在许多用例当中，与流数据的交互以及和静态数据集的结合是很有必要的, 例如我们需要在静态数据集上进行分类器的模型计算，并在已有分类器模型的基础上，对实时进入系统的流数据进行交互计算来判定类别。
由于Spark的系统设计对各类工作（批处理、流处理以及交互式工作）进行了一个共有抽象，并且生态圈内延伸出了许多丰富的库（MLlib机器学习库、SQL语言API、GraphX）, 使得用户可以在每一批流数据上进行灵活的Spark相关操作，在开发上提供了许多便利。
Spark的成熟使得Hadoop生态圈在短短一年之间发生了翻天覆地的变化， Cloudera和Hortonworks纷纷加入了Spark阵营，而Hadoop项目群中除了Yarn之外已经没有项目是必须的了（虽然Mesos已在一些场合替代了Yarn）, 因为就连HDFS，Spark都可以不依赖。但很多时候我们仍然需要像Impala这样的依赖分布式文件系统的MPP解决方案并利用Hive管理文件到表的映射，因此Hadoop传统生态圈依然有很强的生命力。
另外在这里简要对比一下交互式分析任务中各类SQL on Hadoop框架，因为这也是我们在实际项目实施中经常遇到的问题。我们主要将注意力集中在Spark SQL, Impala和Hive on Tez上, 其中Spark SQL是三者之中历史最短的，论文发表在15年的SIGMOD会议上， 原文对比了数据仓库上不同类型的查询在Shark（Spark最早对SQL接口提供的支持）、Spark SQL和Impala上的性能比较。
也就是说， 虽然Spark SQL在Shark的基础上利用Catalyst optimizer在代码生成上做了很多优化，但总体性能还是比不上Impala, 尤其是当做join操作的时候， Impala可以利用“predicate pushdown”更早对表进行选择操作从而提高性能。
不过Spark SQL的Catalyst optimizer一直在持续优化中，相信未来会有更多更好的进展。Cloudera的Benchmark评测中Impala一直比其他SQL on Hadoop框架性能更加优越，但同时Hortonworks评测则指出虽然单个数据仓库查询Impala可以在很短的时间内完成，但是一旦并发多个查询Hive on Tez的优势就展示出来。另外Hive on Tez在SQL表达能力也要比Impala更强（主要是因为Impala的嵌套存储模型导致的）， 因此根据不同的场景选取不同的解决方案是很有必要的。
图 3
各领风骚抑或代有才人出？
近一年比较吸引人眼球的Apache Flink（与Spark一样已有5年历史，前身已经是柏林理工大学一个研究性项目，被其拥趸推崇为继MapReduce, Yarn，Spark之后第四代大数据分析处理框架）。 与Spark相反，Flink是一个真正的实时流数据处理系统，它将批处理看作是流数据的特例，同Spark一样它也在尝试建立一个统一的平台运行批量，流数据，交互式作业以及机器学习，图算法等应用。
Flink有一些设计思路是明显区别于Spark的，一个典型的例子是内存管理，Flink从一开始就坚持自己精确的控制内存使用并且直接操作二进制数据，而Spark一直到1.5版本都还是试用java的内存管理来做数据缓存，这也导致了Spark很容易遭受OOM以及JVM GC带来的性能损失。
但是从另外一个角度来说, Spark中的RDD在运行时被存成java objects的设计模式也大大降低了用户编程设计门槛， 同时随着Tungsten项目的引入，Spark现在也逐渐转向自身的内存管理， 具体表现为Spark生态圈内从传统的围绕RDD（分布式java对象集合）为核心的开发逐渐转向以DataFrame(分布式行对象集合)为核心。
总的来说，这两个生态圈目前都在互相学习，Flink的设计基因更为超前一些，但Spark社区活跃度大很多，发展到目前毫无疑问是更为成熟的选择，比如对数据源的支持（HBase, Cassandra, Parquet, JSON, ORC）更为丰富以及更为统一简洁的计算表示。另一方面，Apache Flink作为一个由欧洲大陆发起的项目，目前已经拥有来自北美、欧洲以及亚洲的许多贡献者，这是否能够一改欧洲在开源世界中一贯的被动角色，我们将在未来拭目以待。
2
NoSQL数据库篇
NoSQL数据库在主流选择上依旧集中在MongoDB, HBase和Cassandra这三者之间。在所有的NoSQL选择中，用C 编写的MongoDB几乎应该是开发者最快也最易部署的选择。MongoDB是一个面向文档的数据库，每个文档／记录／数据（包括爬取的网页数据及其他大型对象如视频等）是以一种BSON（Binary JSON）的二进制数据格式存储, 这使得MongoDB并不需要事先定义任何模式, 也就是模式自由（可以把完全不同结构的记录放在同一个数据库里）。
MongoDB对于完全索引的支持在应用上是很方便的，同时也具备一般NoSQL分布式数据库中可扩展，支持复制和故障恢复等功能。 MongoDB一般应用于高度伸缩性的缓存及大尺寸的JSON数据存储业务中，但不能执行“JOIN”操作，而且数据占用空间也比较大，最被用户诟病的就是由于MongoDB提供的是数据库级锁粒度导致在一些情况下建索引操作会引发整个数据库阻塞。一般来说，MongoDB完全可以满足一些快速迭代的中小型项目的需求。
下面来主要谈谈Cassandra和HBase之间的比较选择。Cassandra和HBase有着截然不同的基因血统。HBase和其底层依赖的系统架构源自于著名的Google FileSystem（发表于2003年）和Google BigTable设计（发表于2006年）， 其克服了HDFS注重吞吐量却牺牲I/O的缺点，提供了一个存储中间层使得用户或者应用程序可以随机读写数据。
具体来说，HBase的更新和删除操作实际上是先发生在内存MemStore中， 当MemStore满了以后会Flush到StoreFile, 之后当StoreFile文件数量增长到一定阈值后会触发Compact合并操作，因此HBase的更新操作其实是不断追加的操作，而最终所有更新和删除数据的持久化操作都是在之后Compact过程中进行的。
这使得应用程序在向内存MemStore写入数据后，所做的修改马上就能得到反映，用户读到的数据绝不会是陈旧的数据，保证了I/O高性能和数据完全一致性； 另一方面来说， HBase基于Hadoop生态系统的基因就已经决定了他自身的高度可扩展性、容错性。
在数据模型上，Cassandra和HBase类似实现了一个key-value提供面向列式存储服务，其系统设计参考了 Amazon Dynamo (发表于2007年) 分布式哈希（DHT）的P2P结构（实际上大部分Cassandra的初始工作都是由两位从Amazon的Dynamo组跳槽到Facebook的工程师完成)，同样具有很高的可扩展性和容错性等特点。
除此之外， 相对HBase的主从结构，Cassandra去中心化的P2P结构能够更简单地部署和维护，比如增加一台机器只需告知Cassandra系统新节点在哪，剩下的交给系统完成就行了。同时，Cassandra对多数据中心的支持也更好，如果需要在多个数据中心进行数据迁移Cassandra会是一个更优的选择。
Eric Brewer教授提出的经典CAP理论认为任何基于网络的数据共享系统，最多只能满足数据一致性、可用性、分区容忍性三要素中的两个要素。实际分布式系统的设计过程往往都是在一致性与可用性上进行取舍，相比于HBase数据完全一致性的系统设计，Cassandra选择了在优先考虑数据可用性的基础上让用户自己根据应用程序需求决定系统一致性级别。
比如：用户可以配置QUONUM参数来决定系统需要几个节点返回数据才能向客户端做出响应，ONE指只要有一个节点返回数据就可以对客户端做出响应，ALL指等于数据复制份数的所有节点都返回结果才能向客户端做出响应，对于数据一致性要求不是特别高的可以选择ONE，它是最快的一种方式。
从基因和发展历史上来说，HBase更适合用做数据仓库和大规模数据处理与分析（比如对网页数据建立索引）， 而Cassandra则更适合用作实时事务和交互式查询服务。Cassandra在国外市场占有比例和发展要远比国内红火， 在不少权威测评网站上排名都已经超过了HBase。目前Apache Cassandra的商业化版本主要由软件公司DataStax进行开发和销售推广。另外还有一些NoSQL分布式数据库如Riak, CouchDB也都在各自支持的厂商推动下取得了不错的发展。
虽然我们也考虑到了HBase在实际应用中的不便之处比如对二级索引的支持程度不够（只支持通过单个行键访问，通过行键的范围查询，全表扫描），不过在明略的大数据基础平台上，目前整合的是依然是HBase。
理由也很简单，HBase出身就与Hadoop的生态系统紧密集成，其能够很容易与其他SQL on Hadoop框架（Cloudera Impala, Apache Phoenix, or Hive on Tez）进行整合，而不需要重新部署一套分布式数据库系统，而且可以很方便地将同样的数据内容在同一个生态系统中根据不同框架需要来变换存储格式（比如存储成Hive表或者Parquet格式）。
我们在很多项目中都有需要用到多种SQL on Hadoop框架，来应对不同应用场景的情况，也体会到了在同一生态系统下部署多种框架的简便性。 但同时我们也遇到了一些问题， 因为HBase项目本身与HDFS和Zookeeper系统分别是由不同开源团队进行维护的，所以在系统整合时我们需要先对HBase所依赖的其他模块进行设置再对HBase进行配置，在一定程度上降低了系统维护的友好性。
目前我们也已经在考虑将Cassandra应用到一些新的客户项目中，因为很多企业级的应用都需要将线上线下数据库进行分离，HBase更适合存储离线处理的结果和数据仓库，而更适合用作实时事务和并发交互性能更好的Cassandra作为线上服务数据库会是一种很好的选择。
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大数据安全篇
随着越来越多各式各样的数据被存储在大数据系统中，任何对企业级数据的破坏都是灾难性的，从侵犯隐私到监管违规，甚至会造成公司品牌的破坏并最终影响到股东收益。给大数据系统提供全面且有效的安全解决方案的需求已经十分迫切：
大数据系统存储着许多重要且敏感的数据，这些数据是企业长久以来的财富
与大数据系统互动的外部系统是动态变化的，这会给系统引入新的安全隐患
在一个企业的内部，不同Business Units会用不同的方式与大数据系统进行交互，比如线上的系统会实时给集群推送数据、数据科学家团队则需要分析存储在数据仓库内的历史数据、运维团队则会需要对大数据系统拥有管理权限。
因此为了保护公司业务、客户、财务和名誉免于被侵害，大数据系统运维团队必须将系统安全高度提高到和其他遗留系统一样的级别。同时大数据系统并不意味着引入大的安全隐患，通过精细完整的设计，仍然能够把一些传统的系统安全解决方案对接到最新的大数据集群系统中。
一般来说，一个完整的企业级安全框架包括五个部分：
Administration: 大数据集群系统的集中式管理，设定全局一致的安全策略
Authentication: 对用户和系统的认证
Authorization：授权个人用户和组对数据的访问权限
Audit：维护数据访问的日志记录
Data Protection：数据脱敏和加密以达到保护数据的目的
系统管理员要能够提供覆盖以上五个部分的企业级安全基础设施，否则任何一环的缺失都可能给整个系统引入安全性风险。
在大数据系统安全集中式管理平台这块，由Hortonworks推出的开源项目Apache Ranger就可以十分全面地为用户提供Hadoop生态圈的集中安全策略的管理，并解决授权(Authorization)和审计(Audit)。例如，运维管理员可以轻松地为个人用户和组对文件、数据等的访问策略，然后审计对数据源的访问。
与Ranger提供相似功能的还有Cloudera推出的Apache Sentry项目，相比较而言Ranger的功能会更全面一些。
而在认证（Authentication）方面, 一种普遍采用的解决方案是将基于Kerberos的认证方案对接到企业内部的LDAP环境中， Kerberos也是唯一为Hadoop全面实施的验证技术。
另外值得一提的是Apache Knox Gateway项目，与Ranger提高集群内部组件以及用户互相访问的安全不同，Knox提供的是Hadoop集群与外界的唯一交互接口，也就是说所有与集群交互的REST API都通过Knox处理。这样，Knox就给大数据系统提供了一个很好的基于边缘的安全（perimeter-based security）。
基于以上提到的五个安全指标和Hadoop生态圈安全相关的开源项目， 已经足已证明基于Hadoop的大数据平台我们是能够构建一个集中、一致、全面且有效的安全解决方案。
我市再ITjob管网上面找的

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

大数据运维工程师具体做什么?

事件管理大数据运维平台部署图设计：目标是在服务出现异常时尽可能快速的恢复服务，从而保障服务的可用性;同时深入分析故障产生的原因，推动并修复服务存在的问题，同时设计并开发相关的预案以确保服务出现故障时可以高效的止损。
问题发现大数据运维平台部署图设计：设计并开发高效的监控平台和告警平台，使用机器学习、大数据分析等方法对系统中的大量监控数据进行汇总分析，以期在系统出现异常的时候可以快速的发现问题和判断故障的影响。
问题处理：设计并开发高效的问题处理平台和工具，在系统出现异常的时候可以快速/自动决策并触发相关止损预案，快速恢复服务。
问题跟踪：通过分析问题发生时系统的各种表现(日志、变更、监控)确定问题发生的根本原因，制定并开发预案工具。
变更管理：以可控的方式，尽可能高效的完成产品功能的迭代的变更工作。
配置管理：通过配置管理平台(自研、开源)管理服务涉及到的多个模块、多个版本的关系以及配置的准确性。
发布管理：通过构建自动化的平台确保每一次版本变更可以安全可控地发布到生产环境。
容量管理：在服务运行维护阶段，为大数据运维平台部署图设计了确保服务架构部署的合理性同时掌握服务整体的冗余，需要不断评估系统的承载能力，并不断优化之。
容量评估：通过技术手段模拟实际的用户请求，测试整个系统所能承担的最大吞吐;通过建立容量评估模型分析压力测试过程中的数据以评估整个服务的容量。
容量优化：基于容量评估数据，判断系统的瓶颈并提供容量优化的解决方案。比如通过调整系统参数、优化服务部署架构等方法来高效的提升系统容量。
架构优化：为大数据运维平台部署图设计了支持产品的不断迭代，需要不断的进行架构优化调整。以确保整个产品能够在功能不断丰富和复杂的条件下，同时保持高可用性。 关于大数据运维平台部署图设计和大数据规划实施运维的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 大数据运维平台部署图设计的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据规划实施运维、大数据运维平台部署图设计的信息别忘了在本站进行查找喔。