大数据开发是干什么的?

大数据人才缺口巨大,目前全国约46万,未来3-5年将达到150万。大数据开发工程师主要负责大数据平台开发、网络日志分析和业务主题建模等。学习大数据开发,报班学习尤其高效,如老男孩教育的大数据课程,涵盖Hadoop、Spark等广泛技术,并由专家指导。

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据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万,越来越多人加入到大数据培训,都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识,找一份不错的工作。

大数据开发工程师主要负责的工作有以下内容:

1. 负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等工作;

2. 主要从事网络日志的大数据分析工作,包括:网络日志的数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发;

3. 负责网络安全业务主题建模等工作。

学习大数据开发技术的话,报班学习无疑是最快速和高效的途径。

老男孩教育大数据课程是实战系列课程,内容涉猎知识广泛,主要包括:Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、大数据分析等,更有徐培成老师亲自指导授课,清晰的学习路线,科学的方法,让您快速掌握大数据技术!

### 大数据开发的主要职责和工作任务 #### 数据仓库建设与ETL开发 大数据开发工程师需负责构建高效的数据仓库架构,确保能够存储并管理海量结构化和非结构化数据。在此基础上,通过提取(Extract)、转换(Transform)以及加载(Load, ETL)流程自动化地将来自不同源的数据整合到统一的数据仓库中[^1]。 #### 实时计算平台搭建及应用开发 为了满足企业级应用场景下的即时决策需求,工程师们还需建立稳定的大数据实时处理框架,比如采用Apache Storm或Flink等流式处理引擎来进行低延迟的数据流转与事件触发机制的设计实现;同时也要支持批处理作业以应对历史数据分析任务[^4]。 #### 平台工具的研发与优化 除了上述核心功能外,团队成员还要参与到各类辅助性服务端程序的编码工作中去——这其中包括但不限于:用于简化日常操作的任务调度器(Scheduler),帮助管理员监控资源使用的仪表盘(Dashboard),还有便于开发者调试查询语句的SQL解析接口等等。 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() dataframe = spark.read.csv('path/to/csv', header=True) # 进行一些简单的变换操作 transformed_df = dataframe.filter(dataframe['column_name'] > value).select(['another_column']) # 将结果保存回文件系统或其他数据库 transformed_df.write.mode('overwrite').parquet('output/path') ```
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