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若你是一个有开发经验且对数据开发感兴趣,进行数据开发相对来说价值性更高,因为你不仅能够掌握数据开发技能,同时在下放逻辑的开发过程中也能够学习大数据分析的相关知识,也就是说懂得的东西相对更加全面。若你毫无开发经验,但有数据分析基础,也很爱思考,同时对数据分析也很感兴趣,大数据分析就更适合你,大数据分析的发挥舞台也很大。
Java是大数据开发的*语言,已经风靡全球20多年,依然是互联网的霸主,广泛应用于金融、电商电信的数据以互联网为中心、大数据等领域。全球有不计其数的设备都在运行着Java,有大部分的后端数据都在运用着互联网的大数据。
大数据是近年来非常热门的一个行业,随着科技逐步发展,这类人才也越来也稀缺,许多地方招聘大数据工程师的薪酬都是很高的。大数据工程师的薪资待遇也算是达到了同级别的顶级。有小部分是和大数据有关的,且比例还在上升。有3-5年的工程师,甚至我们经常会看到年薪百万的资深工程师。
大数据项目需要全新的“大数据工程”方式开发和建设。而不是简单地将各个信息系统的数据归集,然后做一个“大数据可视化”就完工了。因为,这样的工程归集的只是“小数据”、统计数据以及各类信息,而不是大数据的归集。
大数据开发技术的学习体系是非常宽泛的,学习的知识不仅多而且难度巨大。因此在学习大数据开发过程中,既要学习并积累好编程基础知识、不断丰富和加强知识结构,也需要在实际的项目中锻炼自身、汲取更多的实战经验。
不仅仅分析任务还采集数据、数据交换同样是一个个的任务。在这任务中有的是定时触发,有部分是需要任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候,仅仅靠crontab远远不够了,这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统,类似于AppMaster,负责分配和监控任务。
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