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近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
前几天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程序开发方面工作的。大数据开发自然都有关注到，只是目前的大数据技能水平只能说是“小菜鸟”吧，连入门还谈不上。
大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持
manor学习大数据开发满打满算也有一年了,其中也发现不少好用的大数据开发提升效率的软件,推荐给刚入门/入行的你:
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
近期有人在公众号后台私信我，问数据产品经理有哪些可以找目标竞品的方法。C端产品，度娘或者应用市场一搜，可能竞品就出现了(广告竞价或SEO策略的同质化),。数据产品一般是面向企业内部，只有提供商业化服务的企业才可以找到公开的资料，所以寻找竞品时，要基于对行业的一定了解，以及外部辅助信息的输入。做数据产品七八年了，埋点采集、数据可视化统计、精准营销平台、BI工具、数据资产与治理、大数据开发工具，数据全流程各个领域都有所涉及，把过往收集整理的数据产品信息汇总、分类整理分享给大家。按照从上层应用到底层数据开发的顺序，整理如下：
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
我们总是说现在进入了一个大数据时代，所以在当前的大数据时代背景下，大数据专业是不错的选择，随着大数据技术逐渐开始落地应用，这个行业已经释放出了大量的人才需求，不仅仅是互联网行业，传统行业也开始需要大量的大数据行业人才。
一想到大数据，我们可能想到的是大数据可视化平台，展示的有多么的炫酷，可是你可能没有想到的是大数据中数据的存储，数据的计算（mapreduce）会是有多么的漫长，下面我们来看图
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？
一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
0x00 前言 周末闲来无事，想到从13年接触大数据这个名词，到现在也有4年的时间了，随便聊一聊自己和大数据接触的那些经历。 0x01 大数据 “什么是大数据？” 这个问题其实挺难回答的，因为随着技术和时代的变化，一些名词总是被赋予不同的概念，大数据也是，在居士的认知历程中，大数据的概念在某个时期有很广的含义，然后过了一段时间之后，就被划分出来了一些，然后又被划分出来一些，不知道以后还会是什么样子。 居士在这里聊一下自己对于大数据不同阶段的认识。 2013年初 2013年初，刚接触大数据的概念，当时最
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
大数据的方向有很多的，即使没有真正经历过，平时也会耳濡目染，在各大杂志公众号新闻上听说过，什么大数据人工智能，大数据分析挖掘，大数据架构师等职位。
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
如果我们把大数据应用看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。
大数据（big data），是近几年很火的一共概念。 **什么是大数据？**就举一个生活中很常见的一个例子，平常我们使用APP在各大商城进行商品浏览购物的时候，你会发现，当你在一类商品停留的时间较长时，回到首页，轮播图推荐跟猜你喜欢那一栏就有很大的可能给你推荐你刚刚浏览过去商品的同类。这里面就涉及到了大数据的一个概念，APP通过你的浏览记录，分析用户行为，再根据大数据的推荐系统，就完成了从点击浏览，到秒处理推荐的一个过程。 大数据，说白了就是大量数据的一个集合，来源于海量用户的一次次行为数据。大数据的核心意义不在于获取掌握庞大的数据信息，而在于对这些具有巨大价值的数据进行处理，进而得到这些数据的价值。
“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”这句话来自于马云的卸任演讲。他曾经还在演讲中说道：未来的时代将不再是IT时代，而是大数据的时代！
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队，可以看出大数据建设在公司的重要地位，不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域，大数据都是基础，海量数据成为了互联网公司的重要资产。
近日，在 “开源中国（OSCHINA）” 开展的年度评选中，袋鼠云数栈技术团队凭借在 2022 年间的技术分享频率及质量、运营积极性等多方面的表现，荣获 “2022 年度优秀开源技术团队” 的称号，这也是袋鼠云数栈技术团队连续第二年获得此奖项。
近年来，中国互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)均耗费巨资投入大数据发展，纷纷建立大数据研究院、大数据实验室等，提供大数据专业服务，一批大数据专业分析公司也应运而生。各家公司都在搭建大数据平台，或者已经在生产环境实践大数据，有些公司已经做了足够的了解，开发准备就绪。
5月26日，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办，国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选，是有史以来参与厂家最多，条件最苛刻的。专家评审团透露，为贯彻落实国家大数据战略，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，本次大数据案例评选成立了专家评审团，制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历，忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长，简单概括一下：楼主是香港城市大学的硕士，在银行工作四年后想跳槽，但因为能力不符合公司的招聘要求，总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和，竞争激烈；也有人说楼主简历写得笼统，不够亮眼；但最主要的原因其实是：没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗，入职之后每天都在取数、取数、取数，成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年，能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术，不能和新人拉开差
架构设计 整理架构设计 从支付系统、日志系统、用户系统从获取用户的离线数据，保存到Hadoop集群，并对Hadoop集群中的数据进行处理，提炼出基础数据。然后经基础数据存放在Redis中。 从消息中心实时消费支付系统发送出来的支付订单信息，编写storm程序对实时订单信息处理。 📷 storm程序的主要逻辑如下： 从数据库中读取业务配置的规则数据，规则数据从规则配置系统上可视化配置对订单不同维度的数据进行校验，将触发规则的信息存放到数据库 管理平台从数据库获取触发规则的信息进行处理 功能模块设计 数据收集模
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
上图只是一个简化后的步骤和流程，实际开发中，有的步骤可能不需要，有的还需要增加步骤，有的流程可能更复杂，因具体情况而定。
9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。 「 借助WeData，企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示：“构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤，然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多，导致整个平台的维护和升级成本非常高
2020年9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。
“程序员能纯靠技术渡过中年危机吗？” 📷 ▲截图来源于知乎 这个问题吸引了许多码农分享经验，热赞均表示“很难”，因为绝大部分人都面临着2种结局： 没精力学习，技术迭代太快，被淘汰 有技术，新人工资低还更能卷，被淘汰 很显然，一门技术吃到老的时代已经过去，如果你： 👉刚入行/还不是程序员 建议直接找一个能被技术充分赋能，越老越吃香的岗位！ 👉已经有2年以上工作经验 建议再学习一门前景好、与业务关联紧的技术，成长为π型人才，对抗中年危机（π型人才：至少拥有两种专业技能，并能将多门知识融会贯通的高级复合型人才）。
关于我们 团队特色项目：“清华数为”大数据系统软件栈是围绕大规模多源异构数据一体化管理、交互式异构数据分析框架、领域大数据开发运行环境等大数据系统软件关键科学问题与核心技术问题进行攻关，创新非结构化数据统一存储、高效查询、融合分析等共性理论与技术，突破非结构化数据的副本一致性控制及柔性事务处理、深度迁移学习等关键技术瓶颈，研发大数据管理与分析软件及工具集，并在工业、气象、环保等典型行业成功应用。 清华数为平台主要研发团队： 聚焦工业物联网的高性能轻量级时序数据管理系统(IoTDB) 清华数为数据质量分析
要说什么是大数据我想大家多少已经有所了解了，很多落地的案例已经深入到了我们的生活中。大数据具有数据量大、数据类型丰富复杂、数据增长速度快等特点，一切的数据分析必须建立在真实的数据集上才会有意义，而数据质量本身也是影响大数据分析结果的重要因素之一。
大数据开发和运营平台Data Platform，一体化数据开发和管理平台，具备健壮的数据集成、存储及加工建模能力，可以弹性支撑企业数据资产的积累和扩张。
再更一篇技术杂谈类的文章。。。粉丝甲：所以这就是你拖更系列文章和视频的理由吗？？？粉丝乙丙丁：就是！就是！都断更多久了？我：咳。。。最近杂事缠身，还望恕罪！下面是食用须知：
从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。旨在通过建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
Web IDE的开发从来是整个大数据平台开发中非常繁复和笨重的一环，从零搭建一个 Web IDE 通常意味着大量的殚精竭虑和苦思冥想，时间成本更是不可计数。两个UI组件库一起用更是bug的代名词，有没有什么办法能解决这个问题呢？
[ 导读 ]海量数据空前集聚和计算力指数级增长释放了深度学习算法的生产力，推动人工智能应用大发展。大数据技术和大数据产业蓬勃发展为线上互联网和线下实体经济带来了新的增长点。
在 2013 年，大数据刚刚崭露头角，有一大批程序员，在那个时间点，踏上了靠转型大数据升职加薪的日子。在那个时候，只要稍微懂一点点 Hadoop，会写一点点 HQL，工资翻一番是分分钟的事情。
终于又可以名正言顺的发一篇聊天吹水。。。哦不是，是技术杂谈类的文章了，官方有活动？那必须跟上啊！咳~那么闲言少叙，下面是食用须知：
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
编者注：互联网后时代，我们谈的最多的不是电脑，而是基于互联网产生的伟大的互联网公司，比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等；移动互联网后时代，我们谈的更多的不是手机，而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代，2012年，2013年你谈概念还可以，但从2014年起来，我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代，产品才是王道。我们可以大胆的预计，在2015年，大家在来谈大数据，肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等，更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
报表是使一家公司正常运营的手段，无论是财务人员、管理层、分析师，还是sql取数的大数据开发工程师，或多或少都得关注一下报表的整体情况。
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