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大数据开发,其实相对来说是一个比较宽泛的词,在整个大数据处理流程当中,各个环节都需要大数据开发工程师的支持。数据开发、数据仓库、数据安全、数据挖掘等等,这些名词背后所涉及到的工作,都可以算是大数据开发的主要工作内容。
从大数据开发的实际工作内容来说,大数据开发一般有个相对明显的趋向,一个是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,另一个是对大数据处理系统本身进行开发。
两者之间,对于Hadoop、Spark等应用程序的开发,需要掌握的技术深度要求没那么高;而对于大数据处理系统本身的开发,对理论和实践要求的都更深一些,技术深度要求更高。
从工作任务所处的数据流环节来看,大数据开发需要负责数据挖掘、数据清洗、数据建模等,主要是针对于数据的处理和应用,再集合大数据分析工程师,从数据当中去挖掘有价值的线索,还需要负责大数据系统建设和优化。
了解了大数据开发主要做什么,我们再来看大数据开发需要用到哪些技术。首先基础技术要求,Java语言编程,其次大数据技术体系学习,包括Hadoop、Spark、Storm等。
而大数据开发的日常工作,从数据采集、数据汇集、数据转换和映射以及数据应用,这些工作当中都涉及到大数据技术的支持,想要做好大数据开发,掌握过硬的技术实力非常有必要。
大数据开发主要工作内容有哪些?相信看完以上的内容,大家都有所了解了。目前来说,大数据开发的相关人才,在大数据行业是非常紧缺的,尤其是有一定经验的大数据开发工程师,更是企业争相需求的专业人才,也愿意给出更高的薪酬。
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第二章 狂野大数据4期
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第三章 NoSQL
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第四章 项目一串讲
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第五章 Python
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第六章 PySpark
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