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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。
我这里说的数据意思是每当有业务有新功能需要线上开发的时候,数据分析就会有些业务的变化、这个功能上线的目的是什么、上线之后怎么衡量这些问题呢,在功能上线前做好数据的埋点、以及可以衡量最终效果的指标。当这样功能上线的时候可以快速衡量业务发展的效果。
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。
大数据可视化的方式就是借助图形,将高效的结论传输;主要是应用于庞大的数据关联分析,也就是借助分析平台,对看似没用的信息进行关联分析,并给出完整的分析图,表指导决策的过程。随着业务数据量的不断增多,数据的清洗工作变得越来越复杂,这时,就需要有任务调度系统,比如oozie、azkaban 等,对关键的任务进行调度和监控。
要想学好大数据,大数据工程师需要学会的知识有,会基本的linux操作;至少要精通一门JVM系的语言;掌握一门实时流式处理框架;学好分布式存储框架;深入了解和学习分布式协调框架;新开发的列式存储数据库,也是要学好的;学习Kafka处理消息队列。
大数据作为一门交叉复合型*,会涉及到很多知识比如说数学统计学和计算机等几个*的知识,相对于单一*来说,确实是要难度更高。同时,大数据技术与应用作为新兴技术*,很多人其实不够了解,担心学习难度大。但实际上来说,难不难因人而异,比如说现在大热的计算机类专业,每年依然有那么多人去学,归根结底来说,还是因为这个专业值得,出来以后的工资能够值得现阶段付出时间和精力去学。
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