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1.大數(shù)據(jù)開發(fā)

對于大數(shù)據(jù)開發(fā)人員來說則需要很強(qiáng)的code能力,通過這種能力將數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的模型或輸出進(jìn)行落地,讓數(shù)據(jù)真正得到應(yīng)用,大數(shù)據(jù)開發(fā)更偏重于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)和功能的開發(fā),其對技術(shù)實(shí)現(xiàn)的要求會(huì)比數(shù)據(jù)分析要強(qiáng)很多,有一系列的框架能力要去學(xué)習(xí),以便更好地應(yīng)對各種開發(fā)需求和功能實(shí)現(xiàn),因此想要從事大數(shù)據(jù)開發(fā)就需要有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,代碼實(shí)現(xiàn)能力,熟練各種開發(fā)語言和框架。

2.大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些

在上述前提下,大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)管理,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容。數(shù)據(jù)的采集包括傳感器采集,系統(tǒng)日志采集以及網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。數(shù)據(jù)管理包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù),也針對于大規(guī)模的數(shù)字平臺(tái),例如hadoop,spark,storm等。數(shù)據(jù)分析的核心也有對機(jī)器的學(xué)習(xí),以及自然語言處理,圖與網(wǎng)絡(luò)分析等。

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3.大數(shù)據(jù)開發(fā)存儲(chǔ)

對大量的信息進(jìn)行采集之后,需要有一個(gè)儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)庫;大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存就是專用的儲(chǔ)存器,以數(shù)據(jù)庫的形式將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存的過程,要有Hadoop、yarnQ、 hbase、 redis等 ,不同類型的數(shù)據(jù)用到的儲(chǔ)存數(shù)據(jù)庫也是不一樣的。

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