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大数据行业人才稀缺,市场需求量大。可谓人才缺口巨大。而且大数据覆盖各行各业,应用领域十分厂泛。大数据在金融、医疗交通电商农业等多个行业都有应用。基石。近年来人工智能互联网发展也是很快,而大数据也是这些新兴技术的基础,未来大数据还将成为全行业的。
“大数据工程”是以面向场景应用为本,提炼挖掘、算法模型、业务流程再造、加工处理成有价值、可支持决策的“成品数据”,进而通过这些“成品数据”赋能决策,提高生产效率、实现精准营销和辅助社会治理,才能市场更广阔。
好的大数据实训项目,可以说能够还原其企业真实的大数据应用场景,学习者可以通过大量的大数据源码分析,实境实操的项目训练系统全面的学习,从而获得丰富的企业级项目经验,让自己拥有比竞争者更有优势的实战能力。
要掌握很多理论知识才有机会成为大数据工程师,更多的它是像一个方法论,因此要掌握的知识很多。首先的话你应该先学习java开发语言,以及linux,这两个知识是大数据的基础。像你说的spark、spark、hbase等知识都是需要学些和掌握的。
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。
Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理Linux体系、Python编程语言核心用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。
对大量的信息进行采集之后,需要有一个储存的数据库;大数据储存就是专用的储存器,以数据库的形式将采集的数据进行储存的过程,要有Hadoop、yarnQ、 hbase、 redis等 ,不同类型的数据用到的储存数据库也是不一样的。
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