『壹』 如何打造高性能大數據分析平台
大數據分析系統作為一個關鍵性的系統在各個公司迅速崛起。但是這種海量規模的數據帶來了前所未有的性能挑戰。同時，如果大數據分析系統無法在第一時間為運營決策提供關鍵數據，那麼這樣的大數據分析系統一文不值。本文將從技術無關的角度討論一些提高性能的方法。下面我們將討論一些能夠應用在大數據分析系統不同階段的技巧和准則（例如數據提取，數據清洗，處理，存儲，以及介紹）。本文應作為一個通用准則，以確保最終的大數據分析平台能滿足性能要求。
1. 大數據是什麼？
大數據是最近IT界最常用的術語之一。然而對大數據的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結構化的和非結構化、大規模的數據等等都不夠完整。大數據系統通常被認為具有數據的五個主要特徵，通常稱為數據的5 Vs。分別是大規模，多樣性，高效性、准確性和價值性。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
據Gartner稱，大規模可以被定義為「在本（地）機數據採集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業價值。當現有的技術能夠針對性的進行改造後來處理這種規模的數據就可以說是一個成功的大數據解決方案。
這種大規模的數據沒將不僅僅是來自於現有的數據源，同時也會來自於一些新興的數據源，例如常規（手持、工業）設備，日誌，汽車等，當然包括結構化的和非結構化的數據。
據Gartner稱，多樣性可以定義如下：「高度變異的信息資產，在生產和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結構的組合。同時還包括以前的歷史數據，由於技術的變革歷史數據同樣也成為多樣性數據之一 「。
高效性可以被定義為來自不同源的數據到達的速度。從各種設備，感測器和其他有組織和無組織的數據流都在不斷進入IT系統。由此，實時分析和對於該數據的解釋（展示）的能力也應該隨之增加。
根據Gartner，高效性可以被定義如下：「高速的數據流I/O(生產和消費)，但主要聚焦在一個數據集內或多個數據集之間的數據生產的速率可變上」。
准確性，或真實性或叫做精度是數據的另一個重要組成方面。要做出正確的商業決策，當務之急是在數據上進行的所有分析必須是正確和准確（精確）的。
大數據系統可以提供巨大的商業價值。像電信，金融，電子商務，社交媒體等，已經認識到他們的數據是一個潛在的巨大的商機。他們可以預測用戶行為，並推薦相關產品，提供危險交易預警服務，等等。
與其他IT系統一樣，性能是大數據系統獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數據系統保證其性能。
2. 大數據系統應包含的功能模塊
大數據系統應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數據源獲取數據的功能，數據的預處理（例如，清洗，驗證等），存儲數據，數據處理、數據分析等（例如做預測分析??，生成在線使用建議等等），最後呈現和可視化的總結、匯總結果。
下圖描述了大數據系統的這些高層次的組件
描述本節的其餘部分簡要說明了每個組分，如圖1。
2.1 各種各樣的數據源當今的IT生態系統，需要對各種不同種類來源的數據進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數據，來自工業、手持、家居感測的任何東西等等。
顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、使用不同的協議。例如，在線的Web應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發送數據，feed可能會來自於CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協議。
由於這些單獨的系統的性能是不在大數據系統的控制范圍之內，並且通常這些系統都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供並維護，所以本文將不會在深入到這些系統的性能分析中去。
2.2 數據採集第一步，獲取數據。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然後存到適合你們公司的一個持久化設備中（硬碟、存儲、雲等）。
在下面的章節中，本文將重點介紹一些關於如何獲取數據方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數據採集技術的優缺點。
2.3 存儲數據第二步，一旦數據進入大數據系統，清洗，並轉化為所需格式時，這些過程都將在數據存儲到一個合適的持久化層中進行。
在下面的章節中，本文將介紹一些存儲方面的最佳實踐（包括邏輯上和物理上）。在本文結尾也會討論一部分涉及數據安全方面的問題。
2.4 數據處理和分析第三步，在這一階段中的一部分干凈數據是去規范化的，包括對一些相關的數據集的數據進行一些排序，在規定的時間間隔內進行數據結果歸集，執行機器學習演算法，預測分析等。
在下面的章節中，本文將針對大數據系統性能優化介紹一些進行數據處理和分析的最佳實踐。
2.5 數據的可視化和數據展示最後一個步驟，展示經過各個不同分析演算法處理過的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果（或其他類似數據集）中的讀取和用一種友好界面或者表格（圖表等等）的形式展示出來。這樣便於對於數據分析結果的理解。
3. 數據採集中的性能技巧
數據採集是各種來自不同數據源的數據進入大數據系統的第一步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內大數據系統能夠處理的數據量的能力。
數據採集??過程基於對該系統的個性化需求，但一些常用執行的步驟是 - 解析傳入數據，做必要的驗證，數據清晰，例如數據去重，轉換格式，並將其存儲到某種持久層。
涉及數據採集過程的邏輯步驟示如下圖所示：
下面是一些性能方面的技巧：
來自不同數據源的傳輸應該是非同步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的（MoM）中間件來實現。由於數據非同步傳輸，所以數據採集過程的吞吐量可以大大高於大數據系統的處理能力。 非同步數據傳輸同樣可以在大數據系統和不同的數據源之間進行解耦。大數據基礎架構設計使得其很容易進行動態伸縮，數據採集的峰值流量對於大數據系統來說算是安全的。
如果數據是直接從一些外部資料庫中抽取的，確保拉取數據是使用批量的方式。
如果數據是從feed file解析，請務必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對於CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。
優先使用內置的驗證解決方案。大多數解析/驗證工作流程的通常運行在伺服器環境（ESB /應用伺服器）中。大部分的場景基本上都有現成的標准校驗工具。在大多數的情況下，這些標準的現成的工具一般來說要比你自己開發的工具性能要好很多。
類似地，如果數據XML格式的，優先使用XML（XSD）用於驗證。
即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優先還是應該使用內置的函數庫或者開發框架。在大多數的情況下通常會比你開發任何自定義代碼快得多。
盡量提前濾掉無效數據，以便後續的處理流程都不用在無效數據上浪費過多的計算能力。
大多數系統處理無效數據的做法通常是存放在一個專門的表中，請在系統建設之初考慮這部分的資料庫存儲和其他額外的存儲開銷。
如果來自數據源的數據需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數據源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個大批量的數據，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數據清洗需要進行表關聯。數據清洗中需要用到的靜態數據關聯一次，並且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數據處理效率。
數據去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些欄位構成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。
來自多個源接收的數據可以是不同的格式。有時，需要進行數據移植，使接收到的數據從多種格式轉化成一種或一組標准格式。
和解析過程一樣，我們建議使用內置的工具，相比於你自己從零開發的工具性能會提高很多。
數據移植的過程一般是數據處理過程中最復雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用並行計算。
一旦所有的數據採集的上述活動完成後，轉換後的數據通常存儲在某些持久層，以便以後分析處理，綜述，聚合等使用。
多種技術解決方案的存在是為了處理這種持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系統，如Hadoop和等）。
謹慎選擇一個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。
4. 數據存儲中的性能技巧
一旦所有的數據採集步驟完成後，數據將進入持久層。
在本節中將討論一些與數據數據存儲性能相關的技巧包括物理存儲優化和邏輯存儲結構（數據模型）。這些技巧適用於所有的數據處理過程，無論是一些解析函數生的或最終輸出的數據還是預計算的匯總數據等。
首先選擇數據範式。您對數據的建模方式對性能有直接的影響，例如像數據冗餘，磁碟存儲容量等方面。對於一些簡單的文件導入資料庫中的場景，你也許需要保持數據原始的格式，對於另外一些場景，如執行一些分析計算聚集等，你可能不需要將數據範式化。
大多數的大數據系統使用NoSQL資料庫替代RDBMS處理數據。
不同的NoSQL資料庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。
資料庫分為行存儲和列存儲。
具體的資料庫選型依賴於你的具體需求（例如，你的應用程序的資料庫讀寫比）。
同樣每個資料庫都會根據不同的配置從而控制這些資料庫用於資料庫復制備份或者嚴格保持數據一致性?這些設置會直接影響資料庫性能。在資料庫技術選型前一定要注意。
壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對於不同的NoSQL資料庫來說配置都是不同的，同時對資料庫性能的影響也是不一樣的。
數據Sharding和分區是這些資料庫的另一個非常重要的功能。數據Sharding的方式能夠對系統的性能產生巨大的影響，所以在數據Sharding和分區時請謹慎選擇。
並非所有的NoSQL資料庫都內置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。
如果有需要還是建議使用內置的類似功能，因為自己開發的還是不靈。
NoSQLs內置了壓縮、編解碼器和數據移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那麼優先選擇使用這些內置的功能。這些工具可以執行各種各樣的任務，如格式轉換、壓縮數據等，使用內置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網路的使用率。
許多NoSQL資料庫支持多種類型的文件系統。其中包括本地文件系統，分布式文件系統，甚至基於雲的存儲解決方案。
如果在互動式需求上有嚴格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地（內置）文件系統（例如HBase 使用HDFS）。
這是因為，如果使用一些外部文件系統/格式，則需要對數據進行相應的編解碼/數據移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗餘處理。
大數據系統的數據模型一般來說需要根據需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數據建模技術基本都是設計成為一個通用的模型，用外鍵和表之間的關系用來描述數據實體與現實世界之間的交互。
在硬體一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。
5. 數據處理分析中的性能技巧
數據處理和分析是一個大數據系統的核心。像聚合，預測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。
本節討論一些數據處理性能方面的技巧。需要注意的是大數據系統架構有兩個組成部分，實時數據流處理和批量數據處理。本節涵蓋數據處理的各個方面。
在細節評估和數據格式和模型後選擇適當的數據處理框架。
其中一些框架適用於批量數據處理，而另外一些適用於實時數據處理。
同樣一些框架使用內存模式，另外一些是基於磁碟io處理模式。
有些框架擅長高度並行計算，這樣能夠大大提高數據效率。
基於內存的框架性能明顯優於基於磁碟io的框架，但是同時成本也可想而知。
概括地說，當務之急是選擇一個能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當然也包括性能需求。
一些這些框架將數據劃分成較小的塊。這些小數據塊由各個作業獨立處理。協調器管理所有這些獨立的子作業?在數據分塊是需要當心。
該數據快越小，就會產生越多的作業，這樣就會增加系統初始化作業和清理作業的負擔。
如果數據快太大，數據傳輸可能需要很長時間才能完成。這也可能導致資源利用不均衡，長時間在一台伺服器上運行一個大作業，而其他伺服器就會等待。
不要忘了查看一個任務的作業總數。在必要時調整這個參數。
最好實時監控數據塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數據塊的冗餘參數提高（一般hadoop默認是3份）這樣又會反作用使得系統性能下降。
此外，實時數據流需要與批量數據處理的結果進行合並。設計系統時盡量減少對其他作業的影響。
大多數情況下同一數據集需要經過多次計算。這種情況可能是由於數據抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業務流程發生變化，值得一提的是舊數據也是如此。設計系統時需要注意這個地方的容錯。
這意味著你可能需要存儲原始數據的時間較長，因此需要更多的存儲。
數據結果輸出後應該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結果是用戶要求按照每周的時間序列匯總輸出，那麼你就要將結果以周為單位進行匯總保存。
為了達到這個目標，大數據系統的資料庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數據系統經常會輸出一些結構化的數據表，這樣在展示輸出上就有很大的優勢。
更常見的是，這可能會這將會讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數據匯總結果，如果在數據規模較大的時候按照每周來匯總數據，這樣就會大大降低數據處理能力。
一些框架提供了大數據查詢懶評價功能。在數據沒有在其他地方被使用時效果不錯。
實時監控系統的性能，這樣能夠幫助你預估作業的完成時間。
6. 數據可視化和展示中的性能技巧
精心設計的高性能大數據系統通過對數據的深入分析，能夠提供有價值戰略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數據的多維度透視視圖。
需要注意的是傳統的BI和報告工具，或用於構建自定義報表系統無法大規模擴展滿足大數據系統的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現已上市。
本文將不會對這些個別工具如何進行調節，而是聚焦在一些通用的技術，幫助您能打造可視化層。
確保可視化層顯示的數據都是從最後的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數據。
這不僅最大限度地減少數據傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助於避免性能卡頓問題。
重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產生非常不錯的影響。
物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術。
大部分可視化工具允許通過增加線程數來提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪問量較大那麼這是提高系統性能的好辦法。
盡量提前將數據進行預處理，如果一些數據必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。
可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務模式都是針對不同場景設計的。
同樣，一些工具可以進行增量數據同步。這最大限度地減少了數據傳輸，並將整個可視化過程固化下來。
保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。
大多數可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形（SVG）。使用SVG復雜的布局可能會產生嚴重的性能影響。
7. 數據安全以及對於性能的影響
像任何IT系統一樣安全性要求也對大數據系統的性能有很大的影響。在本節中，我們討論一下安全對大數據平台性能的影響。
- 首先確保所有的數據源都是經過認證的。即使所有的數據源都是安全的，並且沒有針對安全方面的需求，那麼你可以靈活設計一個安全模塊來配置實現。
- 數據進過一次認證，那麼就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那麼使用一些類似於token的技術保存下來以便後續繼續使用。這將節省數據一遍遍認證的開銷。
- 您可能需要支持其他的認證方式，例如基於PKI解決方案或Kerberos。每一個都有不同的性能指標，在最終方案確定前需要將其考慮進去。
- 通常情況下數據壓縮後進入大數據處理系統。這么做好處非常明顯不細說。
- 針對不同演算法的效率、對cpu的使用量你需要進行比較來選出一個傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮演算法。
- 同樣，評估加密邏輯和演算法，然後再選擇。
- 明智的做法是敏感信息始終進行限制。
- 在審計跟蹤表或登錄時您可能需要維護記錄或類似的訪問，更新等不同的活動記錄。這可能需要根據不同的監管策略和用戶需求個性化的進行設計和修改。
- 注意，這種需求不僅增加了數據處理的復雜度，但會增加存儲成本。
- 盡量使用下層提供的安全技術，例如操作系統、資料庫等。這些安全解決方案會比你自己設計開發性能要好很多。
8. 總結
本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術性的知道可以作為打造大數據分析平台的一般准則。大數據分析平台非常復雜，為了滿足這種類型系統的性能需求，需要我們從開始建設的時候進行考量。
本文介紹的技術准則可以用在大數據平台建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數據分析平台的性能。
『貳』 大數據開發難不難學
大數據開發難不難學？
大數據開發，難點有以下4個階段：
1、數據採集
數據採集有線上和線下兩種方式，線上一般通過爬蟲、通過抓取，或者通過已有應用系統的採集，在這個階段，我們可以做一個大數據採集平台，依託自動爬蟲(使用python或者nodejs製作爬蟲軟體)，ETL工具、或者自定義的抽取轉換引擎，從文件中、資料庫中、網頁中專項爬取數據，如果這一步通過自動化系統來做的話，可以很方便的管理所有的原始數據，並且從數據的開始對數據進行標簽採集，可以規范開發人員的工作。並且目標數據源可以更方便的管理。
數據採集的難點在於多數據源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。還有本地文件、excel統計文檔、甚至是doc文件。如何將他們規整的、有方案的整理進我們的大數據流程中也是必不可缺的一環。
2、數據匯聚
數據的匯聚是大數據流程關鍵的一步，你可以在這里加上數據標准化，你也可以在這里做數據清洗，數據合並，還可以在這一步將數據存檔，將確認可用的數據經過可監控的流程進行整理歸類，這里產出的所有數據就是整個公司的數據資產了，到了一定的量就是一筆固定資產。
數據匯聚的難點在於如何標准化數據，例如表名標准化，表的標簽分類，表的用途，數據的量，是否有數據增量?，數據是否可用? 需要在業務上下很大的功夫，必要時還要引入智能化處理，例如根據內容訓練結果自動打標簽，自動分配推薦表名、表欄位名等。還有如何從原始數據中導入數據等。
3、數據轉換和映射
經過數據匯聚的數據資產如何提供給具體的使用方使用?在這一步，主要就是考慮數據如何應用，如何將兩個?三個?數據表轉換成一張能夠提供服務的數據。然後定期更新增量。
經過前面的那幾步，在這一步難點並不太多了，如何轉換數據與如何清洗數據、標准數據無二，將兩個欄位的值轉換成一個欄位，或者根據多個可用表統計出一張圖表數據等等。
4、數據應用
數據的應用方式很多，有對外的、有對內的，如果擁有了前期的大量數據資產，通過restful API提供給用戶?或者提供流式引擎 KAFKA 給應用消費? 或者直接組成專題數據，供自己的應用查詢?這里對數據資產的要求比較高，所以前期的工作做好了，這里的自由度很高。
大數據開發的難點主要是監控，怎麼樣規劃開發人員的工作?開發人員隨隨便便採集了一堆垃圾數據，並且直連資料庫。 短期來看，這些問題比較小，可以矯正。 但是在資產的量不斷增加的時候，這就是一顆定時炸彈，隨時會引爆，然後引發一系列對數據資產的影響，例如數據混亂帶來的就是數據資產的價值下降，客戶信任度變低。
『叄』 Java大數據開發要掌握哪些技能
入門的1-3年，需要對Java有一個深入的了解，掌握並發、分布式與微服務等技術，對於Java的類庫也應該有一定程度的掌握。
要入了解Java底層和Java類庫，也就是JVM和JDK的相關內容。而且還要更深入的去了解你所使用的框架，方式比較推薦看源碼或者看官方文檔。進階的3-5年，以不斷提升技能為關鍵。這個階段很容易遇到瓶頸，這個時候不要著急提高自己的技術，已經是時候提高你的影響力了，你可以嘗試去一些知名的公司去提高你的背景，也可以去Github創建一個屬於你的開源項目，去打造自己的產品。
而大數據開發能力，在這個過程當中，需要逐步建立起系統的體系：包括Java初級(虛擬機、並發)、Linux基本操作、Hadoop(HDFS+MapRece+Yarn)、HBase(JavaAPI操作+Phoenix)、Hive(Hql基本操作和原理理解)、Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark(Core+sparksql+Spark streaming)、輔佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。
關於Java大數據開發要掌握哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
『肆』 大數據建模一般有哪些步驟
1、數據測量
數據測量包括ECU內部數據獲取，車內匯流排數據獲取以及模擬量數據獲取，特別是對於新能源汽車電機、逆變器和整流器等設備頻率高達100KHz的信號測量，ETAS提供完整的解決方案。
2、大數據管理與分析
目前的汽車嵌入式控制系統開發環境下，人們可以通過各種各樣不同的途徑(如真實物體、模擬環境、模擬計算等)獲取描述目標系統行為和表現的海量數據。
正如前文所述，ETAS數據測量環節獲取了大量的ECU內部以及模擬量數據，如何存儲並有效地利用這些數據，並從中發掘出目標系統的潛力，用以指引進一步的研發過程，成為極其重要的課題。
3、虛擬車輛模型建模與校準
基於大數據管理與分析環節對測量數據進行的分析，我們得到了一些參數之間的相互影響關系，以及相關物理變數的特性曲線。如何將這些隱含在大量數據中的寶貴的知識和數據保存下來並為我們後續的系統模擬分析所用呢?
模型是一個比較好的保存方式，我們可以通過建立虛擬車輛及虛擬ECU模型庫，為後續車輛及ECU的開發驗證提供標准化的模擬模型。ETAS除提供相關車輛子系統模型，還提供基於數據的建模和參數校準等完整解決方案。
4、測試與驗證(XiL)
在測試與驗證環節，通常包含模型在環驗證(MiL)，軟體在環驗證(SiL)，虛擬測試系統驗證(VTS)以及硬體在環驗證(HiL)四個階段，ETAS提供COSYM實現在同一軟體平台上開展四個環節模擬驗證工作。
關於大數據建模一般有哪些步驟，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
『伍』 做大數據有點迷茫，具體應該往那個方向發展
這是一個非常好的問題，也是很多大數據初學者，或者是大數據從業者面臨的問題之一，作為一名 科技 工作者，我來回答一下。
首先，從大數據自身的發展前景來看，未來大數據的價值空間會越來越大，在工業互聯網的推動下，大數據會廣泛落地到傳統行業領域，所以當前不論是創業者還是職場人，進入大數據領域發展會有大量的機會，這一點是沒有問題的。另外，大數據也是新基建計劃的重要內容之一，這必然會進一步促使更多的行業資源和 社會 資源向大數據領域匯集。
從當前大數據領域的崗位方向劃分來看，大數據分析、大數據開發和大數據運維是比較常見的三大方向，這三大方向的發展前景都比較廣闊，當前大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，而且崗位附加值也比較高。從近些年大數據方向研究生的就業情況來看，畢業生逐漸開始從演算法崗位向開發崗位轉換，一方面原因是演算法崗位相對比較少，另一方面開發崗位的薪資待遇與演算法崗位也基本上持平了。
從大數據自身的發展趨勢來看，隨著大數據技術體系的逐漸成熟，目前大數據正在從技術研發向行業應用發展，更多的研發力量會集中在如何讓大數據為傳統行業賦能上，所以當前從事大數據領域，可以重點關注一下如何在行業應用領域進行創新。
在行業應用領域進行創新的技術門檻相對較低，在技術實現上可以基於大數據平台來開發各種模式，但是行業創新對於從業者的行業知識要求比較高，從業者要有較強的行業認知能力，這往往需要技術人員與行業專家進行合作，這是非常重要的。
最後，在大數據領域發展一定要重視技術發展趨勢和 社會 發展趨勢，既要潛心鑽研，同時也要重視與技術專家和行業專家的交流。
如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
大數據主要有以下幾個重要方向：人工智慧、區塊鏈、物聯網、智慧城市、人臉識別、語音識別、AR等。使用領域幾乎涉及各行各業：金融、保險、醫療、教育、出行、交通等各行各業。所以說大數據的前景非常的廣闊，如果想選擇一個方向作為主要發展方向的話，可以朝著人工智慧方向發展，目前人工智慧領域不僅人才稀缺，而且屬於國家高度發展領域，幾乎所有較大的互聯網企業和非互聯網企業都在朝著人工智慧領域涉足，而且工資也相較於其他方向要高好多。所以可以根據個人自身優勢，結合市場大環境進行考量。
大數據現在的發展還是比較好的，發展路線來說的話，大方向是分為兩條路，一個是偏技術向，另一個是偏業務向。
兩者的區別在於，技術方向側重於怎樣處理好數據，業務方向側重於怎樣用好數據。
技術類方向可以理解為是大數據界的碼農、程序員，根據具體負責的工作不同，有不同的崗位設置。
1、大數據平台研發
職責：主要負責大數據技術的產品化，包括開源技術框架的研究、封裝和開發
2、大數據開發
職責：也叫ETL工程師，主要負責使用大數據技術採集、處理、分析數據；
3、大數據演算法
職責：俗稱調參工程師，主要負責使用機器學習演算法建模，處理業務需求，基於演算法引擎封裝演算法工具。
4、大數據可視化
職責：主要負責數據可視化應用開發
業務向的話，主要就是 大數據分析
職責：主要負責結合業務問題，使用大數據分析、製作數據分析報告、規劃數據應用等。
具體往哪個方向發展，可以根據你自己的能力偏好，興趣來決定。
大數據其實算是很前沿的一個行業方向了吧。不過現在 科技 發展迅猛，數據也許已經慢慢降低在市場中的權重了，未來可能是人工智慧， 科技 研發，生物制葯比較有前景了。而這些 科技 行業其實可以說不太需要什麼用戶數據。就好比研製火箭，研製特效葯，研發阿爾法狗，這些其實都不需要用戶什麼數據的，高 科技 進入門檻就比較高了，比較專業了，如果大數據OK的話就繼續做吧，畢竟也算白領行業一幫人進入不了。
希望能進入優質回答[捂臉][捂臉]
伴隨著大數據的發展，如今很多的人們都都投入了大數據開發的洪流中，不過相對也有著不少的朋友還對大數據的發展還比較迷茫，大數據發展趨勢是什麼?接下來就來為大家解析一下吧。
開源解決方案
有許多可用的公共數據解決方案(例如開源軟體)，已經在加速數據處理方面取得了相當大的進步。它們現在也具有允許實時訪問和響應數據的功能，因此它們將在未來蓬勃發展，並受到高度需求。邊緣計算在物聯網迅速發展的趨勢影響下，許多公司開始轉向連接設備，以收集更多關於客戶或流程的數據。這就產生了對技術創新的需求，旨在減少從數據的收集、分析到採取行動的滯後時間。邊緣計算提供了更好的性能，因為流入和流出網路的數據更少，雲計算成本更低，即使公司要刪除從物聯網收集到的不必要的數據，公司也可以從存儲成本和基礎設施成本中受益。此外，邊緣計算還可以加快數據分析，讓公司有充足的時間做出反應。
更智能的聊天機器人
在人工智慧技術的推動下，聊天機器人現在被用來處理客戶查詢以提供更個性化的交互，同時不再需要實際的人工人員。機器人在處理大量數據時，能夠根據客戶在查詢中輸入的關鍵字來提供相關答案。而在互動過程中，他們還能夠從對話中收集和分析客戶的信息，這個過程可以幫助企業開發更精簡的策略，提供更愉快的客戶體驗。
更智能、更嚴格的網路安全
由於過去那些被曝出的涉及黑客攻擊和系統入侵的丑聞，各機構開始將重點放在加強信息保密上。物聯網也引起了人們對所收集數據的關注，其中網路安全是個大問題。為了應對這一迫在眉睫的威脅，大數據公司開始利用數據分析工具來預測和檢測網路安全威脅。大數據可以通過將安全日誌數據集成到網路安全策略中，提供有關過去威脅的信息，幫助公司防止和減輕未來黑客攻擊以及數據泄露的影響。
落地吧，現在好多項目落地難
可以往 旅遊 這方面，我們邢台的山上好多好玩的呢
現狀大數據的前景十分的好，隨著大數據應用於各行各業，並正在改變著各行各業，同時也引領大數據人才的變革，在國家及當地政府支持下，大數據在快速發展，企業日後發展將基於大數據計算分析、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展，我國也將更加需要更多的數據人才。
這是一個通用的問題，往哪個方面發展困擾著很多人。
首先分析下自己對技術感興趣嗎，數學功底好嗎，如果感興趣又數學功底好，就超演算法方面發展，薪資待遇高。
如果數學功底不好，對技術感興趣，在看自己邏輯如何，邏輯好，就做大數據開發。這個待遇也節節看漲。
如果對技術部感興趣，還能學進去，那麼做數據分析，應用專業軟體，需要有些產品知識和行業知識。
如果技術是個渣，對行業和產品感興趣，那麼就做產品經理。
如果什麼都提不起興趣，只是為了感時髦潮流，那麼就學個python，隨波逐流，碰碰機遇吧。
現狀大數據的前景十分的好，隨著大數據應用於各行各業，並正在改變著各行各業，同時也引領大數據人才的變革，在國家及當地政府支持下，大數據在快速發展，企業日後發展將基於大數據計算分析、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展，我國也將更加需要更多的數據人才。
『陸』 java 大數據怎麼做
Java是編程語言；
大數據是一個概念，包含的技術較多，比如Hadoop、Spark、Storm等；
學習大數據先要學習Java，Java是基礎，而大數據比較核心的兩個課程是HADOOP、SPARK。
『柒』 大數據開發具體是做什麼的求舉例說明。
大數據開發其實分兩種：
第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。
第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
比如這次疫情中大數據平台對醫療物資的調度、傳染模型的分析、防控等起了很大的作用。
大數據開發工程師是大數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構，比如目前常見的Hadoop、Spark平台等。
『捌』 大數據開發的流程是怎麼樣的
1：需求：數據的輸入和數據的產出；
2：數據量、處理效率、可靠性、可維護性、簡潔性；
3：數據建模；
4：架構設計：數據怎麼進來，輸出怎麼展示，最最重要的是處理流出數據的架構；
5：再次思考大數據系統和企業IT系統的交互；
6：最終確定選擇、規范等；
7：基於數據建模寫基礎服務代碼；
8：正式編寫第一個模塊；
9：實現其它的模塊，並完成測試和調試等；
10：測試和驗收
『玖』 成為大數據開發工程師要學習什麼
1、需要學習Java基礎
很多人好奇學習大數據需不需要學Java，正確答案是需要。一方面Java是目前使用最為廣泛的編程語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言;另一方面Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java開發，例如Apache的基於Java的HBase和Accumulo以及
ElasticSearchas，因此學習Hadoop的一個首要條件，就是掌握Java語言編程。
2、需要學習是Linux系統、Hadoop生態體系
大數據的整個框架是搭建在Linux系統上面的，所以要熟悉Linux開發環境。而Hadoop是一個開源的分布式計算+分布式存儲平台，是一個大數據的基礎架構，它能搭建大型數據倉庫，PB級別數據的存儲、處理、分析、統計等業務。在這一階段，你必須要掌握Hadoop的核心組件，包括分布式文件系統HDFS、資源調度管理系統YARN以及分布式計算框架MapRece。
3、需要學習是分布式計算框架Spark&Storm生態體系
隨著學習的深入，在具備一定的基礎之後，你就需要學習Spark大數據處理技術、Mlib機器學習、GraphX圖計算以及Strom技術架構基礎和原理等知識。Spark無論是在性能還是在方案的統一性方面，都有著極大的優越性，可以對大數據進行綜合處理：實時數據流處理、批處理和互動式查詢。
『拾』 如何創建一個大數據平台
整體而言，大數據平台從平台部署和數據分析過程可分為如下幾步：
1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。例如，可以選擇給HDFS的namenode做RAID2以提高其穩定性，將數據存儲與操作系統分別放置在不同硬碟上，以確保操作系統的正常運行。
2、分布式計算平台/組件安裝
目前國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先說下使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。