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1.大数据的开发

社会开放大数据资源可以存储在*监管的大数据中心或是“数据港”,各企事业单位或是个人要利用这些资源,可以获得授权,将相关的场景应用的大数据挖掘、相关性分析等模型和算法部署到“中间层”,通过大数据工程加工处理,形成“有价值的成品数据”赋能行业和产业。这样就能保证数据的安全性和集约性,同时,也能评估出哪些领域的应用成果。

2.大数据开发的数据采集

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。

3.大数据和Java的异同

学习大数据开发要有一定的Java基础才可以,有很多框架语言也用的是Java,另外还有Scala,学完Java以后,学Scala也比较容易。很多Java后端转大数据的,一方面是因为Java基础的人学习大数据开发比较容易,因为很多底层逻辑是相似的。

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4.大数据开发要具备的能力

大数据的学习会接触到高数,所以具备-定的数学能力还是很关键的;大数据的学习也要有强大的思维逻辑能力,数学是逻辑思维能力的基础;不管是大数据分析还是大数据挖掘,都要求从业者有定的公式计算能力,因此拥有数学知识非常的关键。

5.普通本科能学大数据吗

首先,普通本科生不仅可以学习大数据,更应该重视大数据相关技术的学习,随着工业互联网和产业结构升级的持续推进,未来大数据有大量的应用场景,掌握大数据技术也会为*生开辟出更大的就业空间。大数据的技术体系目前已经非常庞大了。

6.初学者怎么学习大数据开发

初学者学习大数据可以按照三个阶段来学习,*个阶段是学习程序设计知识,第二个阶段可以学习大数据平台知识,第三个阶段可以针对于某个行业场景来深入学习。程序设计也是大数据的基础,不管是大数据开发还是分析、大数据运维等任务,都离不程序设计,所以应该重视程序设计知识的学习。

7.大数据行业的薪资

大数据开发的工作就属于程序员了,它的思维逻辑性也是要求更有挑战性一些,薪资待遇相对而说而更加丰厚,大数据分析更多偏向业务,偏向于那种操作性的工作,资深的大数据分析师薪资也是十分可观的,所以才会有越来越多的人去学习大数据。

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