数据开发和大数据开发的区别,大数据开发是啥

大数据开发是干什么的？

　　大数据是时下IT界的热门词汇，随之而来的是大数据的商业价值，如数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等。逐渐成为业内人士争相追逐的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据的发展应运而生。

　　大数据发展其实有两种。第一种是写一些Hadoop和Spark的应用，第二种是自己开发大数据处理系统。第一种工作感觉更适合数据分析师的岗位，现在Hive Spark-SQL系统也提供了SQL接口。第二种工作通常只有大公司才有。一般他们会自己开发系统或者在开源上做一些二次开发。这类工作对理论和实践要求更深，技术含量更高。

大数据开发需要掌握哪些技术？学习路线如何？

　　第一阶段：LinuxHadoop生态系统的基础知识和原理

　　Linux系统、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分布式日志收集、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。

　　阶段2:分布式计算框架和SparkStrom/flink生态系统

　　(1)分布式计算框架的优化与实践

　　Scala编程语言核心用法，Spark(sql，shell)大数据处理，spark-streaming大数据处理，spark-mlib机器学习)大数据处理，spark-streaming大数据处理，spark-mlib机器学习，hive数据仓库实战，hbase实战。

　　实战：数据采集服务水槽

　　实战：卡夫卡火花流实时数据处理

　　实战：推荐系统(全流程)工程

　　(2)Storm/flink技术架构体系

　　Storm/flink原理、基础、优化消息队列kafka、Redis工具、zookeeper的详细讲解

　　实战：日志服务器

　　实战：风暴/弗林克动物园管理员

　　实战：hbase动物园管理员

　　阶段3:数据挖掘和机器学习

　　隐马尔可夫、闪耀之星算法userCF和spark实现userCF itemCF LR商品预测、决策树随机森林GBDT、支持向量机SVM、神经网络和深度学习、word2vec lstm、als算法、kmeans spark应用交叉特征、贝叶斯新闻分类spark应用。

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大数据开发需要掌握数学知识吗？

　　1.大数据分析需要数理统计基础。

　　2.大数据开发主要研究编程技术，没有数学基础。

大数据开发就业前景如何？

　　1.大数据人才缺口一百万。

　　2.2018年一线城市大数据开发岗位年薪30w。

　　3.与人工智能、云计算、电子商务、旅游、物流等行业的联系会更深，发展方向会更广。

大数据开发工程师薪资待遇及招聘要求？

　　大数据开发工程师

　　北京大数据开发平均工资：20230/月。

　　大数据开发工程师/专家职位指责(引自滴滴出行):

　　工作描述：

　　1.搭建分布式大数据服务平台，参与建设公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询、大数据系统运维等系统；

　　2.满足各种业务需求以及不断增长的业务和数据量；

　　3.深入源码内核改进优化开源项目，解决hadoop、spark、hbase的各类疑难问题，参与开源社区建设和代码贡献。

　　工作要求：

　　1.计算机或相关专业本科以上学历(2年以上工作经验)；

　　2.精通C /Java/Scala/python程序开发(至少一种)并熟悉Linux/Unix开发环境；

　　3.熟悉常见开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/h base源代码之一；

　　4.有大型分布式系统开发维护经验，故障处理能力和源码级开发能力；

　　5.良好的沟通合作能力和强烈的分享精神；

　　6.深度使用Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch、github等系统和底层研究人员加分。

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什么样的人，适合学习大数据开发？