大数据开发哪个最好

A. 大数据和java哪个好

单单提起Java或者大数据，很多人对此都一目了然，但对于偶尔听到有人说Java大数据，这就有些陌生和疑惑了。

Java和大数据有什么关系呢？Java大数据又是什么东西？

首先，Java作为一门编程语言可以用来做很多工作，比如常见的web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等等。大数据开发只是其中的一个应用方向。

比如，目前最火的大数据开发平台是Hadoop，而Hadoop则是采用Java语言编写。

一方面，由于hadoop的历史原因，Hadoop的项目诞生于一个java高手；

另一方面，也有Java跨平台方面的优势；

基于这两个方面的原因，所以Hadoop采用了Java语言。但是也因为Hadoop使用了Java所以就出现了“Java大数据”。

当然，大数据开发中Java并非唯一开发语言，也可以是Python，Scala，go语言等。

但Java是我们耳熟能详的编程语言，大数据更是当今科技的明星技术。

Java大数据则是Java和大数据的结合产物，也可以说是Java程序员向大数据程序员的过渡阶段。

B. 大数据专业哪个学校最好

如下：

大数据专业A类排名前五的高校分别为：北京大学、华东师范大学、中国科学技术大学、复旦大学、中南大学。A类排名前6-10名的高校分别为：电子科技大学、北京理工大学、中国农业大学、对外经济贸易大学、中国人民大学。

2021年全国高校大数据专业总体实力分类，共分为六类：A类、B类、C类、D类、E类、F类。“A类”表示大数据专业，教育教学综合实力，总体水平位居全国高校之首。

目前已经有不少高校开设了数据科学与大数据技术专业等专业，总体实力分类，共分为A类、B类、C类、D类、E类，同时每类分为三档，A+类”表示大数据专业，教育教学综合实力，总体水平位居前列。

大数据专业介绍

大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。

C. 常见的大数据开发工具有哪些

1.Hadoop

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式体系基础架构。用户能够在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop是一个能够对很多数据进行分布式处理的软件结构。Hadoop 以一种牢靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

2.Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，经过Hive能够很简略的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive供给了一种简略的类似SQL的查询言语—HiveQL,这为了解SQL言语的用户查询数据供给了便利。

3. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态体系的新成员。它供给了一个比Hive更快的查询引擎，由于它依赖于自己的数据处理结构而不是依靠Hadoop的HDFS服务。一起，它还用于事情流处理、实时查询和机器学习等方面。

4. Keen IO

Keen IO是个强壮的移动应用分析东西。开发者只需要简略到一行代码， 就能够跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就能够了。

5. Ambari

Apache Ambari是一种基于Web的东西，支撑Apache Hadoop集群的供给、管理和监控。Ambari已支撑大多数Hadoop组件，包含HDFS、MapRece、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

6. Flume

Flume是Cloudera供给的一个高可用的，高牢靠的，分布式的海量日志搜集、聚合和传输的体系，Flume支撑在日志体系中定制各类数据发送方，用于搜集数据;一起，Flume供给对数据进行简略处理，并写到各种数据接受方(可定制)的才能。

7.MapRece

MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Rece(归约)"，是它们的首要思维，都是从函数式编程言语里借来的，还有从矢量编程言语里借来的特性。它极大地便利了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式体系上。

关于常见的大数据开发工具有哪些，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。

D. 国内比较好的大数据 公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数

据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

E. 大数据开发培训班哪家好

众所周知，大数据开发培训是学习大数据的主要方式同时也是最有用的方法，随着大数据的发展越来越多的人想要进入到这个行业中来，但是选择哪家培训班是大家迫切关注的问题。大家都知道大数据是一个高端的技术，也不是每一家培训机构都能有实力去做的，找到一家靠谱的培训机构至关重要，这关系到你是否能够学好大数据找到一个高薪工作。

从以上内容来看，只要大数据培训机构能够满足这几条，那么这家培训机构不会差的，所以选择大数据时一定要注意。大数据开发培训机构在此可以给大家推荐万和IT培训，如果正好您也有此意向可以直接咨询我们，同时还能免费领取精品体验课哦！

F. 国内大数据分析服务平台这么多,哪家比较好

以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：
1、 Cloudera
Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、 星环Transwarp
基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、 阿里数加
阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。
4、 华为FusionInsight
基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。
5、网易猛犸
网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。
6.知于大数据分析平台
知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。

G. 大数据和java开发哪个比较好

推荐选择大数据
原因：
1、大数据开发是大数据职业发展的方向之一，另一方面是大数据分析。
从工作内容，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，主要负责处理和大数据应用，结合大数据可视化分析工程师，挖掘出价值的数据，为企业提供业务发展支持。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据开发其实分两种：一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；再者就是对大数据处理系统本身进行开发。
第二类工作通常在大公司里才有，一般他们都会用自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
目前，1-2年左右经验的大数据工程师月薪轻松过万，一个有几年工作经验的工程师薪酬达到40~160万元每年不等。
2、对于零基础入门学习大数据开发会有一定难度，首先要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，包括大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。
其中大数据基础知识包括数学、统计学和计算机；
大数据平台知识是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；
而大数据场景是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。
3、说到Java，就如前面有说，在进入到大数据阶段之前，首先要打好Java语言的基础，对于基本的编程思维和逻辑培养起来。掌握Java编程的基本语法和数据库的运用后想要继续走Java开发还是大数据，对于框架方面则有所区别。
对于就业面来说，学习Java就业面较宽，可从事JavaWeb网站开发（一般是电商网站）、Java桌面程序设计（一般是ERP等企业级应用）Java游戏开发等。行业跨度比较大，包括软件开发（或外包），以及电商、通信、金融等公司从事软件设计和开发工作。
正因为这样，对于Java人才方面的需求会比大数据的门槛要低一点，但薪资待遇也能保持在比较高的水平，1-2年左右经验的Java工程师年薪大概在6-10万。
总结：
大数据属于更加深入的技术岗位了。在技术掌握比较好的情况下，当然可以考虑走大数据方向，毕竟人才相对稀缺，就薪酬待遇和前景发展来说，确实更胜一筹。