大數(shù)據(jù)是一個以數(shù)據(jù)為核心的行業(yè)。從數(shù)據(jù)生命周期的傳遞和演變來看，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的生成過程可以分為以下幾個部分：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)。下面就由小編為您介紹一下大數(shù)據(jù)開發(fā)、架構(gòu)與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別，讓我們一起來看看吧！

江行智能

0

0條點(diǎn)評

咨詢產(chǎn)品

免費(fèi)試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

2

合作品牌

16

大數(shù)據(jù)開發(fā)、架構(gòu)與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

       通過各種軟件收集數(shù)據(jù)，通過云數(shù)據(jù)中心存儲，通過數(shù)據(jù)科學(xué)家或行業(yè)專家建模和處理，最終數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)大量看似無關(guān)的數(shù)據(jù)背后的因果關(guān)系，這些因果關(guān)系的意義將使人們在未來的各個方面進(jìn)行推測，降低試錯成本，降低風(fēng)險，解放生產(chǎn)力。

大數(shù)據(jù)人才方向

       目前市場上人才需求觀和部署企業(yè)自身大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來看，大致分為3個方向：大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)架構(gòu)

       大數(shù)據(jù)架構(gòu)偏重基建和架構(gòu)，更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大數(shù)據(jù)框架的實(shí)現(xiàn)原理、部署、調(diào)優(yōu)和穩(wěn)定性問題，以及它們與Flume、Kafka等數(shù)據(jù)流工具以及可視化工具結(jié)合技巧，再有就是一些工具的商業(yè)應(yīng)用問題，如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能夠?qū)⑦@些概念理解清楚，并能夠用辯證的技術(shù)觀點(diǎn)進(jìn)行組合使用，達(dá)到軟/硬件資源利用的最大化，服務(wù)提供的穩(wěn)定化，這是大數(shù)據(jù)架構(gòu)人才的目標(biāo)。

主要研究方向

架構(gòu)理論：高并發(fā)、高可用、并行計算、MapReduce、Spark等

數(shù)據(jù)流應(yīng)用：Flume、Fluentd、Kafka、ZeroMQ等

儲存應(yīng)用：HDFS、Ceph等

軟件應(yīng)用：Hive、HBase、Cassandra、PrestoDB等。

可視化應(yīng)用：HightCharts、ECharts、D3、HTML5、CSS3等。

      大數(shù)據(jù)架構(gòu)師對可視化應(yīng)用部分要求不高，只需大致了解即可，但其他架構(gòu)層面、數(shù)據(jù)流層面、存儲層面、軟件應(yīng)用層面等都需要做比較深入的理解和落地應(yīng)用。至少在每一個層面中挑選一個完全純屬的應(yīng)用產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)開發(fā)

      大數(shù)據(jù)開發(fā)偏重應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，注重服務(wù)器端開發(fā)、數(shù)據(jù)庫開發(fā)、呈現(xiàn)與可視化人機(jī)交互等銜接數(shù)據(jù)載體和數(shù)據(jù)加工各個單元以及用戶的功能落地與實(shí)現(xiàn)。

主要研究方向

數(shù)據(jù)庫開發(fā)：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。

數(shù)據(jù)流工具開發(fā)：Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

數(shù)據(jù)前端開發(fā)：HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。

數(shù)據(jù)獲取開發(fā)：關(guān)鍵詞有爬蟲、分詞、自然語言學(xué)習(xí)、文本分類等。

      大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)架構(gòu)方向很多關(guān)鍵詞是重合的，但一個主要是“開發(fā)”，一個主要是“應(yīng)用”。“應(yīng)用”更多的是懂得這些這種技術(shù)能為人們提供什么功能，以及使用這種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，并擅長做取舍；“開發(fā)”更注重的是熟練掌握，快速實(shí)現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)分析

       大數(shù)據(jù)分析偏重于建模與分析，更多注重的是數(shù)據(jù)指標(biāo)的建立，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，數(shù)據(jù)的深度挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，并利用探索性數(shù)據(jù)分析的方式得到更多的規(guī)律、知識，或者對未來事物預(yù)測和預(yù)判的手段。

主要研究方向

數(shù)據(jù)庫應(yīng)用：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。

數(shù)據(jù)加工：ETL、Python等。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計：統(tǒng)計、概率等。

數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、回歸分析、聚類、分類、協(xié)同過濾等。

       大數(shù)據(jù)分析主要是數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析。要有良好的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，一般來說是數(shù)學(xué)專業(yè)。另一方面是對業(yè)務(wù)知識的理解。每個行業(yè)和公司的業(yè)務(wù)形式都是多種多樣的。只有充分了解這些業(yè)務(wù)形式和業(yè)務(wù)流程，才能更正確地建模和解讀數(shù)據(jù)。以上就是小編為您介紹的大數(shù)據(jù)開發(fā)、架構(gòu)與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別。