‘壹’ 如何打造高性能大数据分析平台
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
1. 大数据是什么？
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技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，想说的是，除非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。
据Gartner称，大规模可以被定义为“在本（地）机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。
这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规（手持、工业）设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。
据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。
高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此，实时分析和对于该数据的解释（展示）的能力也应该随之增加。
根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。
准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确（精确）的。
大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。
与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。
2. 大数据系统应包含的功能模块
大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理（例如，清洗，验证等），存储数据，数据处理、数据分析等（例如做预测分析??，生成在线使用建议等等），最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
下图描述了大数据系统的这些高层次的组件
描述本节的其余部分简要说明了每个组分，如图1。
2.1 各种各样的数据源当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
2.2 数据采集第一步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。
在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
2.3 存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践（包括逻辑上和物理上）。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。
2.4 数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。
在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
2.5 数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果（或其他类似数据集）中的读取和用一种友好界面或者表格（图表等等）的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。
3. 数据采集中的性能技巧
数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。
数据采集??过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 - 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。
涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：
下面是一些性能方面的技巧：
来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的（MoM）中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。
如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。
如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。
优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境（ESB /应用服务器）中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。
类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML（XSD）用于验证。
即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。
尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。
大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。
如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。
数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。
来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。
和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。
数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。
一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。
多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等）。
谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。
4. 数据存储中的性能技巧
一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。
在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构（数据模型）。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。
首先选择数据范式。您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。
大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。
不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。
数据库分为行存储和列存储。
具体的数据库选型依赖于你的具体需求（例如，你的应用程序的数据库读写比）。
同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性?这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。
压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。
数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。
并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。
如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。
NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。
许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。
如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地（内置）文件系统（例如HBase 使用HDFS）。
这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。
大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。
在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。请考虑使用SAN存储。
5. 数据处理分析中的性能技巧
数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。
本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。本节涵盖数据处理的各个方面。
在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。
其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。
同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。
有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。
基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。
概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。
一些这些框架将数据划分成较小的块。这些小数据块由各个作业独立处理。协调器管理所有这些独立的子作业?在数据分块是需要当心。
该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。
如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。
不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。
最好实时监控数据块的传输。在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高（一般hadoop默认是3份）这样又会反作用使得系统性能下降。
此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。设计系统时尽量减少对其他作业的影响。
大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。设计系统时需要注意这个地方的容错。
这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。
数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。
为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。
更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。
一些框架提供了大数据查询懒评价功能。在数据没有在其他地方被使用时效果不错。
实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。
6. 数据可视化和展示中的性能技巧
精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。
需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。
本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。
确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。
这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。
重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。
物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。
大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。
尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。
可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。
同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。
保持像图形，图表等使用最小的尺寸。
大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形（SVG）。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。
7. 数据安全以及对于性能的影响
像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。
- 首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。
- 数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。
- 您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。
- 通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。
- 针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。
- 同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。
- 明智的做法是敏感信息始终进行限制。
- 在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。
- 注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。
- 尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。
8. 总结
本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。
本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。
‘贰’ 大数据开发难不难学
大数据开发难不难学？
大数据开发，难点有以下4个阶段：
1、数据采集
数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫、通过抓取，或者通过已有应用系统的采集，在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫(使用python或者nodejs制作爬虫软件)，ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据，如果这一步通过自动化系统来做的话，可以很方便的管理所有的原始数据，并且从数据的开始对数据进行标签采集，可以规范开发人员的工作。并且目标数据源可以更方便的管理。
数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将他们规整的、有方案的整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。
2、数据汇聚
数据的汇聚是大数据流程关键的一步，你可以在这里加上数据标准化，你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产了，到了一定的量就是一笔固定资产。
数据汇聚的难点在于如何标准化数据，例如表名标准化，表的标签分类，表的用途，数据的量，是否有数据增量?，数据是否可用? 需要在业务上下很大的功夫，必要时还要引入智能化处理，例如根据内容训练结果自动打标签，自动分配推荐表名、表字段名等。还有如何从原始数据中导入数据等。
3、数据转换和映射
经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用?在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两个?三个?数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。
经过前面的那几步，在这一步难点并不太多了，如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二，将两个字段的值转换成一个字段，或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。
4、数据应用
数据的应用方式很多，有对外的、有对内的，如果拥有了前期的大量数据资产，通过restful API提供给用户?或者提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 或者直接组成专题数据，供自己的应用查询?这里对数据资产的要求比较高，所以前期的工作做好了，这里的自由度很高。
大数据开发的难点主要是监控，怎么样规划开发人员的工作?开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据，并且直连数据库。 短期来看，这些问题比较小，可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候，这就是一颗定时炸弹，随时会引爆，然后引发一系列对数据资产的影响，例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降，客户信任度变低。
‘叁’ Java大数据开发要掌握哪些技能
入门的1-3年，需要对Java有一个深入的了解，掌握并发、分布式与微服务等技术，对于Java的类库也应该有一定程度的掌握。
要入了解Java底层和Java类库，也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架，方式比较推荐看源码或者看官方文档。进阶的3-5年，以不断提升技能为关键。这个阶段很容易遇到瓶颈，这个时候不要着急提高自己的技术，已经是时候提高你的影响力了，你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景，也可以去Github创建一个属于你的开源项目，去打造自己的产品。
而大数据开发能力，在这个过程当中，需要逐步建立起系统的体系：包括Java初级(虚拟机、并发)、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)、辅佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。
关于Java大数据开发要掌握哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
‘肆’ 大数据建模一般有哪些步骤
1、数据测量
数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。
2、大数据管理与分析
目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下，人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。
正如前文所述，ETAS数据测量环节获取了大量的ECU内部以及模拟量数据，如何存储并有效地利用这些数据，并从中发掘出目标系统的潜力，用以指引进一步的研发过程，成为极其重要的课题。
3、虚拟车辆模型建模与校准
基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析，我们得到了一些参数之间的相互影响关系，以及相关物理变量的特性曲线。如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?
模型是一个比较好的保存方式，我们可以通过建立虚拟车辆及虚拟ECU模型库，为后续车辆及ECU的开发验证提供标准化的仿真模型。ETAS除提供相关车辆子系统模型，还提供基于数据的建模和参数校准等完整解决方案。
4、测试与验证(XiL)
在测试与验证环节，通常包含模型在环验证(MiL)，软件在环验证(SiL)，虚拟测试系统验证(VTS)以及硬件在环验证(HiL)四个阶段，ETAS提供COSYM实现在同一软件平台上开展四个环节仿真验证工作。
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‘伍’ 做大数据有点迷茫，具体应该往那个方向发展
这是一个非常好的问题，也是很多大数据初学者，或者是大数据从业者面临的问题之一，作为一名 科技 工作者，我来回答一下。
首先，从大数据自身的发展前景来看，未来大数据的价值空间会越来越大，在工业互联网的推动下，大数据会广泛落地到传统行业领域，所以当前不论是创业者还是职场人，进入大数据领域发展会有大量的机会，这一点是没有问题的。另外，大数据也是新基建计划的重要内容之一，这必然会进一步促使更多的行业资源和 社会 资源向大数据领域汇集。
从当前大数据领域的岗位方向划分来看，大数据分析、大数据开发和大数据运维是比较常见的三大方向，这三大方向的发展前景都比较广阔，当前大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，而且岗位附加值也比较高。从近些年大数据方向研究生的就业情况来看，毕业生逐渐开始从算法岗位向开发岗位转换，一方面原因是算法岗位相对比较少，另一方面开发岗位的薪资待遇与算法岗位也基本上持平了。
从大数据自身的发展趋势来看，随着大数据技术体系的逐渐成熟，目前大数据正在从技术研发向行业应用发展，更多的研发力量会集中在如何让大数据为传统行业赋能上，所以当前从事大数据领域，可以重点关注一下如何在行业应用领域进行创新。
在行业应用领域进行创新的技术门槛相对较低，在技术实现上可以基于大数据平台来开发各种模式，但是行业创新对于从业者的行业知识要求比较高，从业者要有较强的行业认知能力，这往往需要技术人员与行业专家进行合作，这是非常重要的。
最后，在大数据领域发展一定要重视技术发展趋势和 社会 发展趋势，既要潜心钻研，同时也要重视与技术专家和行业专家的交流。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据主要有以下几个重要方向：人工智能、区块链、物联网、智慧城市、人脸识别、语音识别、AR等。使用领域几乎涉及各行各业：金融、保险、医疗、教育、出行、交通等各行各业。所以说大数据的前景非常的广阔，如果想选择一个方向作为主要发展方向的话，可以朝着人工智能方向发展，目前人工智能领域不仅人才稀缺，而且属于国家高度发展领域，几乎所有较大的互联网企业和非互联网企业都在朝着人工智能领域涉足，而且工资也相较于其他方向要高好多。所以可以根据个人自身优势，结合市场大环境进行考量。
大数据现在的发展还是比较好的，发展路线来说的话，大方向是分为两条路，一个是偏技术向，另一个是偏业务向。
两者的区别在于，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据。
技术类方向可以理解为是大数据界的码农、程序员，根据具体负责的工作不同，有不同的岗位设置。
1、大数据平台研发
职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、封装和开发
2、大数据开发
职责：也叫ETL工程师，主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据；
3、大数据算法
职责：俗称调参工程师，主要负责使用机器学习算法建模，处理业务需求，基于算法引擎封装算法工具。
4、大数据可视化
职责：主要负责数据可视化应用开发
业务向的话，主要就是 大数据分析
职责：主要负责结合业务问题，使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用等。
具体往哪个方向发展，可以根据你自己的能力偏好，兴趣来决定。
大数据其实算是很前沿的一个行业方向了吧。不过现在 科技 发展迅猛，数据也许已经慢慢降低在市场中的权重了，未来可能是人工智能， 科技 研发，生物制药比较有前景了。而这些 科技 行业其实可以说不太需要什么用户数据。就好比研制火箭，研制特效药，研发阿尔法狗，这些其实都不需要用户什么数据的，高 科技 进入门槛就比较高了，比较专业了，如果大数据OK的话就继续做吧，毕竟也算白领行业一帮人进入不了。
希望能进入优质回答[捂脸][捂脸]
伴随着大数据的发展，如今很多的人们都都投入了大数据开发的洪流中，不过相对也有着不少的朋友还对大数据的发展还比较迷茫，大数据发展趋势是什么?接下来就来为大家解析一下吧。
开源解决方案
有许多可用的公共数据解决方案(例如开源软件)，已经在加速数据处理方面取得了相当大的进步。它们现在也具有允许实时访问和响应数据的功能，因此它们将在未来蓬勃发展，并受到高度需求。边缘计算在物联网迅速发展的趋势影响下，许多公司开始转向连接设备，以收集更多关于客户或流程的数据。这就产生了对技术创新的需求，旨在减少从数据的收集、分析到采取行动的滞后时间。边缘计算提供了更好的性能，因为流入和流出网络的数据更少，云计算成本更低，即使公司要删除从物联网收集到的不必要的数据，公司也可以从存储成本和基础设施成本中受益。此外，边缘计算还可以加快数据分析，让公司有充足的时间做出反应。
更智能的聊天机器人
在人工智能技术的推动下，聊天机器人现在被用来处理客户查询以提供更个性化的交互，同时不再需要实际的人工人员。机器人在处理大量数据时，能够根据客户在查询中输入的关键字来提供相关答案。而在互动过程中，他们还能够从对话中收集和分析客户的信息，这个过程可以帮助企业开发更精简的策略，提供更愉快的客户体验。
更智能、更严格的网络安全
由于过去那些被曝出的涉及黑客攻击和系统入侵的丑闻，各机构开始将重点放在加强信息保密上。物联网也引起了人们对所收集数据的关注，其中网络安全是个大问题。为了应对这一迫在眉睫的威胁，大数据公司开始利用数据分析工具来预测和检测网络安全威胁。大数据可以通过将安全日志数据集成到网络安全策略中，提供有关过去威胁的信息，帮助公司防止和减轻未来黑客攻击以及数据泄露的影响。
落地吧，现在好多项目落地难
可以往 旅游 这方面，我们邢台的山上好多好玩的呢
现状大数据的前景十分的好，随着大数据应用于各行各业，并正在改变着各行各业，同时也引领大数据人才的变革，在国家及当地政府支持下，大数据在快速发展，企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国也将更加需要更多的数据人才。
这是一个通用的问题，往哪个方面发展困扰着很多人。
首先分析下自己对技术感兴趣吗，数学功底好吗，如果感兴趣又数学功底好，就超算法方面发展，薪资待遇高。
如果数学功底不好，对技术感兴趣，在看自己逻辑如何，逻辑好，就做大数据开发。这个待遇也节节看涨。
如果对技术部感兴趣，还能学进去，那么做数据分析，应用专业软件，需要有些产品知识和行业知识。
如果技术是个渣，对行业和产品感兴趣，那么就做产品经理。
如果什么都提不起兴趣，只是为了感时髦潮流，那么就学个python，随波逐流，碰碰机遇吧。
现状大数据的前景十分的好，随着大数据应用于各行各业，并正在改变着各行各业，同时也引领大数据人才的变革，在国家及当地政府支持下，大数据在快速发展，企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国也将更加需要更多的数据人才。
‘陆’ java 大数据怎么做
Java是编程语言；
大数据是一个概念，包含的技术较多，比如Hadoop、Spark、Storm等；
学习大数据先要学习Java，Java是基础，而大数据比较核心的两个课程是HADOOP、SPARK。
‘柒’ 大数据开发具体是做什么的求举例说明。
大数据开发其实分两种：
第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
比如这次疫情中大数据平台对医疗物资的调度、传染模型的分析、防控等起了很大的作用。
大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台等。
‘捌’ 大数据开发的流程是怎么样的
1：需求：数据的输入和数据的产出；
2：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；
3：数据建模；
4：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出数据的架构；
5：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；
6：最终确定选择、规范等；
7：基于数据建模写基础服务代码；
8：正式编写第一个模块；
9：实现其它的模块，并完成测试和调试等；
10：测试和验收
‘玖’ 成为大数据开发工程师要学习什么
1、需要学习Java基础
很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。一方面Java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及
ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。
2、需要学习是Linux系统、Hadoop生态体系
大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台，是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段，你必须要掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapRece。
3、需要学习是分布式计算框架Spark&Storm生态体系
随着学习的深入，在具备一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。
‘拾’ 如何创建一个大数据平台
整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：
1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。
2、分布式计算平台/组件安装
目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先说下使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）。2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便。3）开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务‘当然还需要手动做更新操作’。4）因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。