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大数据开发，大数据开发难不难

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1，大数据开发难不难不难学的，大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析 。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主 ， 与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值 ， 为企业业务发展提供支持 。
2，大数据分析与大数据开发是什么大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果 。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等 。大数据分析：简略来说就是从天量的数据中通过算法搜索找出隐藏在其中的信息数据的过程，然后对收集来的大量的信息数据进行详细研究和概括，推断其趋势或者结果 ， 以便于做出判断及采取适当的行动 。
3 ， 什么是大数据开发大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发 。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧 ， 而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口 。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发 。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量 。【大数据开发，大数据开发难不难】
4，数据开发是什么大数据作为时下火热的IT行业的词汇 ， 随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点 。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生 。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发 。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口 。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发 。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量 。大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点 。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生 。大数据开发其实分两种 ， 第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序 ， 第二类是对大数据处理系统本身进行开发 。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口 。第二类工作的话通常才大公司里才有 ， 一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发 。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量 。5，大数据开发难不难学大数据开发，难点有以下4个阶段：1、数据采集数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫、通过抓取 ， 或者通过已有应用系统的采集 ， 在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫(使用python或者nodejs制作爬虫软件)，ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据，如果这一步通过自动化系统来做的话，可以很方便的管理所有的原始数据，并且从数据的开始对数据进行标签采集，可以规范开发人员的工作 。并且目标数据源可以更方便的管理 。数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite 。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件 。如何将他们规整的、有方案的整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环 。2、数据汇聚数据的汇聚是大数据流程关键的一步 ， 你可以在这里加上数据标准化 ， 你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产了，到了一定的量就是一笔固定资产 。数据汇聚的难点在于如何标准化数据 ， 例如表名标准化，表的标签分类 ， 表的用途，数据的量，是否有数据增量?，数据是否可用? 需要在业务上下很大的功夫，必要时还要引入智能化处理，例如根据内容训练结果自动打标签，自动分配推荐表名、表字段名等 。还有如何从原始数据中导入数据等 。3、数据转换和映射经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用?在这一步 ， 主要就是考虑数据如何应用，如何将两个?三个?数据表转换成一张能够提供服务的数据 。然后定期更新增量 。经过前面的那几步 ， 在这一步难点并不太多了，如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二，将两个字段的值转换成一个字段 ， 或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等 。4、数据应用数据的应用方式很多 ， 有对外的、有对内的，如果拥有了前期的大量数据资产，通过restful API提供给用户?或者提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 或者直接组成专题数据，供自己的应用查询?这里对数据资产的要求比较高，所以前期的工作做好了，这里的自由度很高 。大数据开发的难点主要是监控，怎么样规划开发人员的工作?开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据，并且直连数据库 。短期来看，这些问题比较小 ， 可以矫正 。但是在资产的量不断增加的时候 ， 这就是一颗定时炸弹，随时会引爆，然后引发一系列对数据资产的影响 ， 例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降 ， 客户信任度变低 。如果自身没有相关基?。?确实是需要付出更多的时间精力的，而想要更快地学习掌握大数据 ， 自然需要付出更多的时间精力去钻研 。

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