『壹』 大數據工程師日常工作內容有哪些
1數據採集（採集日誌數據、文件數據、介面數據，這個涉及到各種格式的轉換，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash）
2 為集群搭大數據環境（一般公司招大數據工程師環境都已經搭好了，公司內部會有現成的大數據平台，但我這邊會私下搞一套測試環境，畢竟公司內部的大數據系統許可權限制很多，嚴重影響開發效率）
3 維護大數據平台（這個應該是每個大數據工程師都做過的工作，或多或少會承擔「運維」的工作）
4 數據遷移（有部分公司需要把數據從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等數據遷移到大數據集群中，這個是比較繁瑣的工作，吃力不討好）
5 應用遷移（有部分公司需要把應用從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等資料庫的存儲過程程序或者SQL腳本遷移到大數據平台上，這個過程也是非常繁瑣的工作，無聊，高度重復且麻煩，吃力不討好）
6 寫 SQL （很多入職一兩年的大數據工程師主要的工作就是寫 SQL ）
7 數據處理
7.1 離線數據處理（這個一般就是寫寫 SQL 然後扔到 Hive 中跑，其實和第一點有點重復了）
7.2 實時數據處理（這個涉及到消息隊列，Kafka，Spark，Flink 這些，組件，一般就是 Flume 採集到數據發給 Kafka 然後 Spark 消費 Kafka 的數據進行處理）
8 數據可視化（這個我司是用 Spring Boot 連接後台數據與前端，前端用自己魔改的 echarts）
9 大數據平台開發（偏Java方向的，大概就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數據平台這樣，常見的是各種難用的 PaaS 平台）
10 數據中台開發（中台需要支持接入各種數據源，把各種數據源清洗轉換為可用的數據，然後再基於原始數據搭建起寬表層，一般為了節省開發成本和伺服器資源，都是基於寬表層查詢出業務數據）
11 搭建數據倉庫（這里的數據倉庫的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建數倉的工具，數倉搭建一般會分為三層 ODS、DW、DM 層，其中DW是最重要的，它又可以分為DWD,DWM,DWS，這個層級只是邏輯上的概念，類似於把表名按照層級區分開來的操作，分層的目的是防止開發數據應用的時候直接訪問底層數據，可以減少資源，注意，減少資源開銷是減少 內存 和 CPU 的開銷，分層後磁碟佔用會大大增加，磁碟不值錢所以沒什麼關系，分層可以使數據表的邏輯更加清晰，方便進一步的開發操作，如果分層沒有做好會導致邏輯混亂，新來的員工難以接手業務，提高公司的運營成本，還有這個建數倉也分為建離線和實時的）
總之就是離不開寫 SQL ...
『貳』 大數據開發能做什麼能開發什麼項目
零售業：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數據技術可以對客戶的消費信息進行分析。獲知
客戶的消費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規劃市場營銷方案、產品推薦手段等。
金融業：在金融行業里頭，數據即是生命，其信息系統中積累了大量客戶的交易數據。通過大數據可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。
醫療業：通過大數據可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷准確性和葯物有效性等。
製造業：該行業對大數據的需求主要體現在產品研發與設計、供應鏈管理、生產、售後服務等。通過數據分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。
『叄』 大數據開發的四個維度
數量：數據量
數量也許是與大數據最相關的特徵，指企業為了改進企業中的決策而試圖利用的大量數據。數據量持續以前所未有的速度增加。然而，真正造成數據量“巨大”的原因在不同和行業和地區各有不同，而且沒有達到通常引用的PB級(petabyte)和ZB級(zetabyte)。超過一半的受訪者認為數據量達到Terabyte和Petabyte之間才稱為大數據，而30%的受訪者不知道“大”對於其組織應該有多大。所有受訪者都同意，當前被認為“巨大的數量”在將來甚至會更大。
多樣性：不同類型的數據和數據源
多樣性是指管理多種數據類型的復雜性，包括結構化、半結構化和非結構化數據。企業需要整合並分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。隨著感測器、智能設備和社會協同技術的爆炸性增長，數據的類型無以計數，包括：文本、微博、感測器數據、音頻、視頻、點擊流、日誌文件等。
速度：數據在運動中
數據創建、處理和分析的速度持續在加快。加速的原因是數據創建的實時性天性，以及需要將流數據結合到業務流程和決策過程中的要求。速度影響數據時延 – 從數據創建或獲取到數據可以訪問的時間差。目前，數據以傳統系統不可能達到的速度在產生、獲取、存儲和分析。對於對時間敏感的流程，例如實時欺詐監測或多渠道“即時”營銷，某些類型的數據必須實時地分析，以對業務產生價值。
精確性：數據不確定性
精確性指與某些數據類型相關的可靠性。追求高數據質量是一項重要的大數據挑戰，但是，即使最優秀的數據清理方法也無法消除某些數據固有的不可預測性，例如天氣、經濟或者客戶最終的購買決定。不確定性的確認和規劃的需求是大數據的一個維度，這是隨著高管需要更好地了解圍繞他們身邊的不確定性而引入的維度。
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『肆』 大數據開發工程師的日常是怎樣的
1、在如何的有效利用數據前，我們通常需要的是如何先搭建好一個倉庫。該數據倉庫具有可拓展性，接入性強。
2、其次學會如何去解決問題。針對數據的問題，有時會出現最後產生的報表數據對不上，因為一份最終的數據往往來源於很多原始數據，中間又經過n多處理。要求你對數據敏感，並把握問題的本質，追根溯源，在盡可能的時間里解決問題。
3、最後數據的問題都是你的問題，在數據入庫到數據落地使用的過程中，需要處理好有問題的數據，以及需要篩選有用的數據。
『伍』 大數據開發需要完成什麼任務
大數據開發需要完成什麼任務
首先學好數據開發和應用
『陸』 大數據開發前景如何
1、大數據行業發展前景光明，在未來大數據將成為整個社會及全行shu業發展的基石。2、目前國內大數據人才量僅50萬，未來3-5年人才缺口將超百萬。3、2019年一線城市大數據開發崗位薪資15-20K。4、大數據與人工智慧、物聯網、雲計算的對接愈加緊密，而且，大數據正在和各個行業相互對接，其應用將逐步拓展到城市建設、工業製造、農業、旅遊業等各個方面，未來的就業崗位將持續增加。
『柒』 分析如何成為一名大數據開發工程師
作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師這個職業在國內人才市場可謂是一顆閃耀的新星。由於剛剛出於萌芽階段，這個領域出現很大的人才缺口。
大數據是眼下最帶感的技術名稱之一，大數據行業的火爆發展也自然也衍生出了一些與大數據相關的職業，比如互聯網數據分析師、數據工程師等等，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策已屢見不鮮。
這類職業的人群在國外被叫做數據科學家（Data Scientist），這個頭銜最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher於2008年提出，他們後來分別成為了領英（LinkedIn）和Facebook數據科學團隊的負責人。而數據科學家這個職位目前也已經在美國傳統的電信、零售、金融、製造、物流、醫療、教育等行業里開始創造價值。
不過在國內，大數據應用還只是處於海平面上的一顆新星，不夠成熟不夠明亮，所以與其期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環節，更多公司會根據自己已有的資源和短板，招聘能和現有團隊互補的人才，幫助公司發展。
於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的專注資料庫編程、有的重點突出應用數學和統計學知識、有的是希望能找到懂得產品和市場的數據應用型人才。這種種的條件讓很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：比如數據挖掘工程師、互聯網數據分析師、數據挖掘師、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，在此我們將其統稱為「大數據工程師」 。
由於國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從數據的銀河中挖掘出多少有效價值完全取決於工程師的個人能力。西線學院小編在這里也為大家羅列一些行業所需的數據分析人才所包括的能力清單：想要成為數據工程師你要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解，對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。
從一些大公司的人才需求層面而言，擁有碩博學歷是比較好的選擇，不過阿里巴巴集團研究員薛貴榮強調，學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中挖掘尋寶的好奇心會更適合這個工作。所以學歷不如經歷，只要擁有大規模處理數據的經驗，在數據行業發光發熱指日可待。
『捌』 大數據分析與大數據開發
不管你是找工作還是別人找大數據開發和軟體定製和外包，一定要按照以下標准，這樣對你的職業生涯和發展都是有幫助的
各類軟體的出現，給我們的日常生活和工作學習帶來了諸多的便利。現在很多企業都希望根據自己的需求定製軟體，來實現更高效的工作，正是有了這一市場需求，多家軟體開發服務從開發通用軟體走向定製化服務。軟體開發選擇哪家公司比較好？北京開運聯合認為可以從以下幾個方面來看：
3、 有比較成功的案例
通常情況下，很多軟體開發公司在與用戶確認完需求進行報價之後，用戶就需要付款才能進行軟體的開發，也就是說付款在軟體開發出來之前。這個時候，用戶如何相信這家公司能夠開發出令他滿意的產品？客戶案例是最說服力的。
『玖』 大數據開發的經常加班嗎
IT行業都加班吧，加多少看情況和個人能力
大數據開發：
1、負責公司大數據產品/項目的後台研發；
2、負責技術預研，產品設計以及文檔編寫等工作；
3、參與大數據的數據治理和數據處理相關java開發工作；
4、參與海量數據處理，業務數據體系的設計、數據統計、分析及數據建模
大數據開發要處理大規模的數據，目前的各種技術在發展，高效的開發工具大大減輕了大數據開發工程師的工作負擔，所以大數據開發工程師的工作雖然不是很輕松，但是也算不上很累，當然加班的情況還是存在的。
突然想起來，加米穀之前一個學大數據開發的學員說過一句話：現在這個社會做什麼工作不需要加班呢？反正都是加班，不如選個工資高的加
做大數據開發工程師，加班是肯定會有的。所有的開發的崗位，都不是輕松的工作，不然也不會有那麼高的薪資。如果想要拿高薪，也是需要對應的付出的。
『拾』 大數據開發有哪些維度
數量：數據量
數量也許是與大數據最相關的特徵，指企業為了改進企業中的決策而試圖利用的大量數據。數據量持續以前所未有的速度增加。然而，真正造成數據量“巨大”的原因在不同和行業和地區各有不同，而且沒有達到通常引用的PB級(petabyte)和ZB級(zetabyte)。超過一半的受訪者認為數據量達到Terabyte和Petabyte之間才稱為大數據，而30%的受訪者不知道“大”對於其組織應該有多大。所有受訪者都同意，當前被認為“巨大的數量”在將來甚至會更大。
多樣性：不同類型的數據和數據源
多樣性是指管理多種數據類型的復雜性，包括結構化、半結構化和非結構化數據。企業需要整合並分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。隨著感測器、智能設備和社會協同技術的爆炸性增長，數據的類型無以計數，包括：文本、微博、感測器數據、音頻、視頻、點擊流、日誌文件等。
速度：數據在運動中
數據創建、處理和分析的速度持續在加快。加速的原因是數據創建的實時性天性，以及需要將流數據結合到業務流程和決策過程中的要求。速度影響數據時延 – 從數據創建或獲取到數據可以訪問的時間差。目前，數據以傳統系統不可能達到的速度在產生、獲取、存儲和分析。對於對時間敏感的流程，例如實時欺詐監測或多渠道“即時”營銷，某些類型的數據必須實時地分析，以對業務產生價值。
精確性：數據不確定性
精確性指與某些數據類型相關的可靠性。追求高數據質量是一項重要的大數據挑戰，但是，即使最優秀的數據清理方法也無法消除某些數據固有的不可預測性，例如天氣、經濟或者客戶最終的購買決定。不確定性的確認和規劃的需求是大數據的一個維度，這是隨著高管需要更好地了解圍繞他們身邊的不確定性而引入的維度。