大数据开发（大数据开发和java开发哪个好）

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本文目录一览：

• 1、大数据开发具体是做什么的？求举例说明。
• 2、大数据开发是做什么的?
• 3、大数据开发难不难学？
• 4、大数据开发需要掌握哪些技术

大数据开发具体是做什么的？求举例说明。

大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。应用在银行中开发出大数据分析平台，用于分析客户的消费内容以及兴趣爱好，便于银行为客户指定优良的推送服务；在游戏行业中负责游戏后端的数据系统开发等；在企业中根据企业的需求开发出大数据分析平台，分析企业所在行业的发展预测，使企业决策更加智能化并提高了企业的工作效率。
最初学习要学会Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。大数据从入门到精通学习路线；第二阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。大数据从入门到精通学习路线;第三阶段主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。千锋教育截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、成都、大连等20余个核心城市建立直营校区，服务近20万学员、近千所高校和数万家企业。

大数据开发是做什么的?

问题一：大数据能做什么用？ baike.baidu/...laddin
大数据大数据开发的作用在于通过对数据的分析大数据开发，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 mapreduce 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，大数据开发我们借助机器，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MapReduce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

大数据开发难不难学？

不难学，学习大数据确实具有一定的门槛要求，因为大数据本身就是建立在数学、统计学、计算机、经济学、社会学等诸多学科之上的交叉型学科，对于不同的初学者来说，在学习大数据的时候，要根据自身的实际情况来选择切入点，不同的切入点也有不同的门槛要求。虽然学习大数据无所谓学历，但是，从企业招聘的角度来看，对于人才的学历限制一般是要求在大专以上的。在以后的就业中，有大专以上学历的同学会更有优势。再者，大专以上学历的同学，相对的学习能力也是更强一些的，经历了高考的洗礼。
大家都已经形成了系统的学习方法，这对于学习大数据是非常有帮助的。无论是选择大数据开发还是大数据分析、挖掘等方向，都需要学习一门编程语言，编程语言就是一种计算机语言，是人类与计算机交换信息所要用到的语言。对于零基础的人来说，计算机语言属于一种陌生领域的语言，初学肯定是有些困难，如果对大数据有极大的兴趣，对于学习编程语言也是有着不小的帮助，俗话说，兴趣是最好的老师。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

大数据开发需要掌握哪些技术

大数据开发需要掌握java，Scala，Python等技术。

首先在学习真正的大数据技术之前，要熟练掌握一门编程语言，比如java等，在学习大数据期间还会接触到其他的编程语言，比如说Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。

大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术，如果去培训机构学习的话，一定要注意的是学习周期的分布，有的并不是真正的大数据课程

真正的大数据课程是用20-30%的部分讲解编程语言，剩下的就都是对大数据技术的学习，所以在学习之前还是要了解一些关于大数据的技术知识的。

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