问问建设网站的人,怎么制作网站api接口,成都市建设网扬尘监控网站,网站建设顶呱呱“ 本文作者 陈睿 #xff0c;优知学院创始人 新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻#xff0c;希望这篇文章能让大家完整的理解什么是大数据:该篇包含#xff1a;大数据、技术、场景应用以及大数据的岗位。 什么是大数据 说起大数据#xff0c;估计大家都觉得只… “ 本文作者 陈睿 优知学院创始人 新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻希望这篇文章能让大家完整的理解什么是大数据:该篇包含大数据、技术、场景应用以及大数据的岗位。 什么是大数据 说起大数据估计大家都觉得只听过概念但是具体是什么东西怎么定义没有一个标准的东西因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司业务形态则有几百种感觉不是很好理解所以我建议还是从字面上来理解大数据在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征 一个是数量大 一个是价值大 一个是速度快 一个是多样性 第一个是数量比较大只有数据体量达到了PB级别以上才能被称为大数据。1PB等于1024TB1TB等于1024G那么1PB等于1024*1024个G的数据。 第二个是价值大你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候那么它自然就有了商业价值比如通过分析这些数据我们就知道这些人的爱好进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生这些都是大数据的价值。 第三个就是多样性如果只有单一的数据那么这些数据就没有了价值比如只有单一的个人数据或者单一的用户提交数据这些数据还不能称为大数据所以说大数据还需要是多样性的比如当前的上网用户中年龄学历爱好性格等等每个人的特征都不一样这个也就是大数据的多样性当然了如果扩展到全国那么数据的多样性会更强每个地区每个时间段都会存在各种各样的数据多样性。 第四个是速度快就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快1秒定律可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 大数据的行业应用 大数据无处不在大数据应用于各个行业包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。 制造业利用工业大数据提升制造业水平包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。 金融行业大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。 汽车行业利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车在不远的未来将走入我们的日常生活。 互联网行业借助于大数据技术可以分析客户行为进行商品推荐和针对性广告投放。 电信行业利用大数据技术实现客户离网分析及时掌握客户离网倾向出台客户挽留措施。 能源行业随着智能电网的发展电力公司可以掌握海量的用户用电信息利用大数据技术分析用户用电模式可以改进电网运行合理设计电力需求响应系统确保电网运行安全。 物流行业利用大数据优化物流网络提高物流效率降低物流成本。 城市管理可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。 生物医学大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。 体育娱乐大数据可以帮助我们训练球队决定投拍哪种题财的影视作品以及预测比赛结果。 安全领域政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系企业可以利用大数据抵御网络攻击警察可以借助大数据来预防犯罪。 个人生活 大数据还可以应用于个人生活利用与每个人相关联的“个人大数据”分析个人生活行为习惯为其提供更加周到的个性化服务。 大数据的价值远远不止于此大数据对各行各业的渗透大大推动了社会生产和生活未来必将产生重大而深远的影响。 大数据使用的技术 说起大数据大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。 第一个是数据采集层以App、saas为代表的服务。 大数据基础阶段需掌握的技术有Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。 第二个数据存储层比如云存储需掌握的技术有hbase、hive、sqoop等。 比如Hadoop作为一个开源的框架专为离线和大规模数据分析而设计HDFS作为其核心的存储引擎已被广泛用于数据存储。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库可以认为是hdfs的封装本质是数据存储、NoSQL数据库。 HBase是一种Key/Value系统部署在hdfs上克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点与hadoop一样Hbase目标主要依靠横向扩展通过不断增加廉价的商用服务器来增加计算和存储能力。 第三个是数据计算应用层以数据为基础为将来的移动社交、交通、教育金融进行服务涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有Flume分布式、Zookeeper、Kafka等以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有Mahout、Spark、storm。 大数据的岗位 1.数据分析师Data analyst 指熟悉相关业务熟练搭建数据分析框架掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法进行数据搜集、整理、分析针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 2.数据架构师Data architect 对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导包括需求分析平台选择技术架构设计应用设计和开发测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算并能够使用Hadoop提供的通用算法 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如 YarnHBase、Hive、Pig等重要组件能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。 3.大数据工程师Big DataEngineer 收集和处理大规模的原始数据包括脚本编写网页获取调用APIs编写SQL查询等将非结构化数据处理成适合分析的一种形式然后进行分析根据所需要的和专案分析商业决策。 4.数据仓库管理员 Data warehousemanager指定并实施信息管理策略协调和管理的信息管理解决方案多个项目的范围计划和优先顺序安排管理仓库的各个方面比如数据外包移动质量设计和实施。 5.数据库管理员Database manager 提高数据库工具和服务的有效性确保所有的数据符合法律规定确保信息得到保护和备份做定期报告监控数据库性能改善使用的技术建立新的数据库检测数据录入程序故障排除。 6.商业智能分析员Businessintelligence analyst 就工具报告或者元数据增强来进行传播信息进行或协调测试以确保情报的定义与需求相一致使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户综合目前的商业只能和趋势数据来支持采取行动的建议维护或更新的商业智能工具数据库仪表板系统或方法及时的管理用户流量的商业情报。 你可能也喜欢: 史上最全互联网八大技术岗位详解 阿里P8架构师谈MongoDB、Hbase、Redis等NoSQL优劣势、应用场景
