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大数据架构,大数据开发和数据分析之间的差异性

新闻来源:优漫教育 日期:2021-06-23
大数据是数据产业的核心。根据数据生命周期的演化过程,可以将其划分为数据采集、数据存储、数据建模、数据分析和实现三个阶段。
  数据收集、存储在云数据中心,经过数据科学家或行业专家的建模、加工,通过数据分析,最终发现大量看似不相关的数据背后的因果关系。这种因果关系的意义,将使我们能够全面地推测未来,降低尝试成本,降低风险,并释放生产力。

  一、大数据人才方向。

  目前的市场人才需求观和企业自身的大数据项目,大致可以分为三个方向:大数据架构、大数据设计、大数据分析。



  二、海量数据结构

  大数据架构关注基础设施和架构,更关注Hadoop、Spark、Storm等大数据架构的实现原理、部署、优化和稳定性,以及Flume、Kafka等数据流工具和可视化工具相结合的技巧,以及商业应用的某些工具,例如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能了解这些概念,结合辩证的技术观点,实现软硬件资源使用的最大化,服务提供的稳定,这是大数据架构人才的目标。


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  三、重点研究方向。

  1、结构性理论:高并发性,高可用性,并行计算,MapReduce,Spark等。

  2、数据加工:Flume、Fluentd、Kafka、ZeroMQ等等。

  3、内存应用:HDFS,Ceph等。

  4、软体应用:Hive,HBase,Cassandra,PrestoDB等。

  5、可视化应用:HightCharts,ECharts,D3,HTML5,CSS3等。

  对于可视化应用部分,大型数据架构师并不需要太多的了解,但是在其他架构、数据流层次、存储层次、软件应用层次等方面有较深的认识,并在应用中得到应用。每一层都至少选择一种完全纯应用产品。



  四、大数据发展

  大数据设计以应用实现为中心,重点是服务器端设计、数据库设计、显示和人机交互等数据载体的连接和数据处理单元,以及用户功能的实现。



  五、重点研究方向。

  1、数据库设计:RDBMS,NoSQL,MySQL,Hive等。

  2、移动工具设计:Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

  3、数据前端设计:HightCharts,ECharts,JavaScript,D3,HTML5,CSS3等。

  4、数据获取设计:关键字有爬虫,分词,自然语言学习,文字分类等。

  许多关键字在大数据设计和大数据架构上是一致的,但其中一个主要是设计,一个主要是应用。对于应用来说,更多的是了解这些技术可以提供哪些功能,使用它们的优缺点,擅长选择,设计更加注重掌握和快速实现。



  五、海量数据分析

  大数据分析的重点是建模和分析,更注重数据指标的建立、数据的统计、数据之间的联系、深入挖掘和机器学习,通过探索性数据分析,获取更多的规则和知识,或预测和判断未来的事情。

  重点研究方向。

  1、数据库应用程序:RDBMS,NoSQL,MySQL,Hive,Cassandra等。

  2、数据处理:ETL、Python等。

  3、数据统计:统计、概率等。

  4、数据分析:数据建模,数据挖掘,机器学习,回归分析,聚类,分类,协同过滤等。

  大数据分析主要是数据统计和数据分析,要求有良好的数学素养,一般出身于数学专业。另外,对业务知识的了解,不同行业、不同公司的业务形态是不同的,只有充分了解这些形式和过程,才能更准确地对数据进行建模和解释。海量架构师创建数据仓库,大数据工程师将数据处理后存储在数据仓库中,大数据分析员提取数据,建立指标,数据挖掘,机器学习…