如何做大数据分析平台开发

文章阐述了关于如何做大数据分析平台开发，以及如何做大数据分析平台开发人员的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、三大技术推动大数据分析平台的发展
• 2、大数据/Hadoop平台开发工程师是做什么的
• 3、大数据开发具体是做什么的?求举例说明。
• 4、大数据开发工程师工作内容
• 5、如何创建一个大数据平台
• 6、大数据分析师是如何炼成的?

三大技术推动大数据分析平台的发展

1、大数据分析平台未来有望整合数据抓取技术，从被动分析转向主动寻找，从而踏上大数据分析技术发展的新征程。 数据可视化技术 数据可视化技术是目前最热门的大数据应用技术之一，除了在末端展示方面的需求外，数据可视化也是数据分析过程中不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。

2、大数据的***集和数据抓取技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。而随着智能手机的普及，感知技术可谓迎来了发展的高峰期。

3、存储技术：大数据的处理可以分为存储和分析两个阶段，两者相辅相成。大数据存储的目标是构建能够扩展到PB（ petabyte，拍字节）甚至EB（exabyte，艾字节）级别的存储平台。同时，大数据分析专注于在短时间内处理大量不同类型的数据集。存储技术的发展直接推动了大数据分析的进步。

4、存储技术：大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止，还是两种截然不同的计算机技术领域：大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。

5、智能制造的三大核心技术包括大数据、云计算和物联网。这些技术在智能制造领域中扮演着至关重要的角色，推动了行业的快速发展。 大数据：大数据技术在智能制造中的应用已经非常普遍。例如，电商平台利用大数据分析用户的购物习惯，从而实现精准营销。

大数据/Hadoop平台开发工程师是做什么的

沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和***矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。

大数据开发有两种，一种需要编写Spark、Hadoop的应用程序，另一种需要开发大数据处理系统本身。大数据开发工程师的职责是负责公司大数据平台的开发和维护、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据开发分两类，第一类是编写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。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据开发具体是做什么的?求举例说明。

1、大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。

2、大数据开发主要做的是对海量数据进行处理、分析和挖掘的工作。数据处理 大数据开发的核心是对海量数据的处理。这包括对数据的收集、存储、管理和优化。开发者需要使用各种工具和平台，将海量数据整合、清洗并转化为可使用的格式，以便后续的分析和挖掘。数据分析 数据分析是大数据开发的重要部分。

3、大数据开发是一项涉及广泛的技术领域，它能够处理和分析大量的数据，无论是结构化还是非结构化。大数据开发不仅关注数据的存储和管理，还包括数据的提取、转换、加载以及实时处理，这些都是构建有效数据系统的关键环节。

4、大数据开发涉及处理和分析海量数据，包括结构化和非结构化数据。其应用场景广泛，不仅限于数据仓库和数据湖的构建与管理，还包括了数据管道和ETL的开发与管理，以确保数据从源头到目标系统的高效传输与转换。此外，大数据开发还涵盖数据分析与可视化，帮助用户更好地理解和呈现复杂数据集。

5、大数据开发的职责涉及创建和维护大数据平台，以及开展网络安全业务主题建模等工作。 在大数据开发过程中，首先要识别数据来源，这些来源可能包括网络日志、数据库、文件和传感器等多种数据类型。 接下来，大数据开发者会利用数据***集工具或编程技能，将数据导入到相应的数据存储系统中。

6、大数据开发分两类，第一类是编写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。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据开发工程师工作内容

根据项目或产品涉及的具体业务场景，对数据进行分析、计算并加工。大数据开发工程师学习3-6个月比较合适，有人带时间会短一些，有条件允许建议去培训机构学习，可以从较基础的开始，把基础打牢固，然后再结合项目实践，熟练精通大数据开发。

大数据开发有两种，一种需要编写Spark、Hadoop的应用程序，另一种需要开发大数据处理系统本身。大数据开发工程师的职责是负责公司大数据平台的开发和维护、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据开发工程师：负责大数据平台的开发、构建、测试和维护。工作职责包括架构开发、持续集成工具平台的架构设计以及产品开发。 数据分析师：负责统计数据分析，应用工具提取、分析和呈现数据，以展现数据业务价值。这一岗位需要业务理解和工具应用的能力。

如何创建一个大数据平台

在整个创建大数据平台的过程中，关键在于有一个具有前瞻性、踩过坑的领头人，或是懂得谨慎学习、尝试新技术、具备全局观的团队领导者。他们的经验和决策能力对平台的成功至关重要。同时，持续关注社区动态、跟进新技术、修复bug、与其他项目互动，对于保持平台的竞争力和适应性也非常重要。

建立一个大数据平台，首先需登录微信公众平台。访问微信公众平台的登录界面，或在百度搜索“微信”后点击进入。接着，点击右上角的“立即注册”，进入注册界面，输入注册所需的基本信息。系统会向注册的邮箱发送一封激活邮件，需点击邮件中的激活链接完成邮箱激活。

搭建大数据分析平台通常包括以下步骤：首先，安装Linux系统，这是构建分布式计算环境的基础。接着，安装分布式计算平台或组件，如Hadoop系列，这些系统为大数据处理提供支持。随后，使用Sqoop工具进行数据导入，以确保平台能够获取并处理所需的原始数据。

- 云服务选择：若企业接受公有云服务，可考虑直接在阿里云、腾讯云等平台上构建大数据平台。 建立大数据平台是一个复杂的过程，涉及技术层面和团队层面的问题：- 技术层面：需要设计系统架构，评估集群资源，选择合适的组件，并理解它们之间的组合方式。

大数据分析师是如何炼成的?

1、大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下：数据获取：需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据***集。这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2、成为大数据分析师需要：学习专业的数据分析知识和技巧。大数据分析师是需要具备专业知识和技能的，在其位谋其政，大数据分析师核心工作内容自然是围绕数据开始的，需要专业知识和技能的使用来解决问题和发现问题。成为大数据分析师需要：具备耐心和信心。

3、经过逐一排查，数据分析师将原因锁定在注册流程上：产品经理在注册环节添加了绑定***的内容，导致用户的注册提交意愿大幅度下降，转化率暴跌。一个看似简单的转化率分析问题，它的背后是数据分析师各方面能力的体现。

4、数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。对业务学习，我们可以根据以前的报告和案例拿来研究，这是一个需要时间沉淀的过程，也是最需要不断提升的能力，没有之一。思考能力 当我们拿到一份数据报表的时候，整个数据就摆在面前，它不会主动开口告诉你。

5、与业务团队紧密沟通和联系，解决部门数据统计和分析需求；提供数据变现的方案支持，撰写相应的实施方案文档，包括需求调研、需求分析、方案设计等。

6、而要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。

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