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來源：小職(z_zhizuobiao)

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完

待

續

大數據是一個以數據為核心的產業。大數據產業生成流程從數據的生命周期的傳導和演變上可分為這幾個部分：數據收集、數據儲存、數據建模、數據分析、數據變現。

數據通過各種軟件收集，通過云數據中心儲存，通過數據科學家或行業專家建模和加工，最后數據分析找到大量看似不相關數據背后的因果關系，這些因果關系的意義會讓人們在各個方面可以推測未來，減少試錯成本，降低風險，解放生產力。

大數據人才方向

目前市場上人才需求觀和部署企業自身大數據項目來看，大致分為3個方向：大數據架構、大數據開發、大數據分析。

??大數據架構

大數據架構偏重基建和架構，更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大數據框架的實現原理、部署、調優和穩定性問題，以及它們與Flume、Kafka等數據流工具以及可視化工具結合技巧，再有就是一些工具的商業應用問題，如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能夠將這些概念理解清楚，并能夠用辯證的技術觀點進行組合使用，達到軟/硬件資源利用的最大化，服務提供的穩定化，這是大數據架構人才的目標。

主要研究方向

架構理論：高并發、高可用、并行計算、MapReduce、Spark等

數據流應用：Flume、Fluentd、Kafka、ZeroMQ等

儲存應用：HDFS、Ceph等

軟件應用：Hive、HBase、Cassandra、PrestoDB等。

可視化應用：HightCharts、ECharts、D3、HTML5、CSS3等。

大數據架構師對可視化應用部分要求不高，只需大致了解即可，但其他架構層面、數據流層面、存儲層面、軟件應用層面等都需要做比較深入的理解和落地應用。至少在每一個層面中挑選一個完全純屬的應用產品。

??大數據開發

大數據開發偏重應用實現，注重服務器端開發、數據庫開發、呈現與可視化人機交互等銜接數據載體和數據加工各個單元以及用戶的功能落地與實現。

主要研究方向

數據庫開發：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。

數據流工具開發：Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

數據前端開發：HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。

數據獲取開發：關鍵詞有爬蟲、分詞、自然語言學習、文本分類等。

大數據開發和大數據架構方向很多關鍵詞是重合的，但一個主要是“開發”，一個主要是“應用”。“應用”更多的是懂得這些這種技術能為人們提供什么功能，以及使用這種技術的優缺點，并擅長做取舍；“開發”更注重的是熟練掌握，快速實現。

??大數據分析

大數據分析偏重于建模與分析，更多注重的是數據指標的建立，數據的統計，數據之間的聯系，數據的深度挖掘和機器學習，并利用探索性數據分析的方式得到更多的規律、知識，或者對未來事物預測和預判的手段。

主要研究方向

數據庫應用：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。

數據加工：ETL、Python等。

數據統計：統計、概率等。

數據分析：數據建模、數據挖掘、機器學習、回歸分析、聚類、分類、協同過濾等。

大數據分析主要是數據統計和數據分析，要有較好的數學素養，一般來說都是數學專業出身。此外還有一方面就是業務知識的理解，每個行業和公司的業務形態都是千姿百態的，只有對這些業務形態和業務流程充分理解才能對數據有可能更正確的建模和解讀。

??關系

大數據架構師創建數據倉庫，大數據工程師獲取數據處理后存入數據倉庫，大數據分析師提取數據，建立指標、數據挖掘和機器學習……

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据数据收集数据困难_大数据架构、大数据开发与数据分析的区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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