hadoop生態(tài)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)總結(jié) 大數(shù)據(jù)開發(fā)跟大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)有區(qū)別嗎?
大數(shù)據(jù)開發(fā)跟大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)有區(qū)別嗎?作者:小時(shí),公眾號(hào):時(shí)耕科技(SG-TIMEWORK):不斷深耕商業(yè)地產(chǎn)14年,現(xiàn)已不能形成以大商圈、智慧園區(qū)及IT服務(wù)為三大核心業(yè)務(wù)的軟件企業(yè)。服務(wù)過華潤、萬達(dá)、
大數(shù)據(jù)開發(fā)跟大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)有區(qū)別嗎?
作者:小時(shí),公眾號(hào):時(shí)耕科技(SG-TIMEWORK):不斷深耕商業(yè)地產(chǎn)14年,現(xiàn)已不能形成以大商圈、智慧園區(qū)及IT服務(wù)為三大核心業(yè)務(wù)的軟件企業(yè)。服務(wù)過華潤、萬達(dá)、華僑城、碧桂園文旅、大悅城等知名度比較高商業(yè)地產(chǎn)50強(qiáng)客戶。
大數(shù)據(jù)平臺(tái)是一個(gè)集數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、網(wǎng)站查詢檢索、分析開掘等、應(yīng)用接口等功能為一體的平臺(tái)。通俗的理解包括Hadoop生態(tài)的相關(guān)產(chǎn)品,.例如Spark、Flink、Flume、Kafka、Hive、HBase等等等經(jīng)典開放源代碼產(chǎn)品。
導(dǎo)致大數(shù)據(jù)技術(shù)很多,另外不使用的學(xué)習(xí)成本很高,替提升數(shù)據(jù)開發(fā)的效率,也就會(huì)出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)。簡(jiǎn)單講,數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)那是集成了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的一個(gè)開發(fā)套件,.例如阿里云的DataWorks那就是一個(gè)代表,DataWorks(數(shù)據(jù)工場(chǎng),原大數(shù)據(jù)開發(fā)套件)是阿里云最重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平臺(tái)產(chǎn)品,可以提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)服務(wù)等全方位立體式的產(chǎn)品服務(wù),一站式開發(fā)管理的界面,解決企業(yè)專注心于數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘和探尋中。
大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性,普通是對(duì)各類艱深的大數(shù)據(jù)技術(shù)的再板載顯卡、再抽象的概念和遇上最終數(shù)據(jù)開發(fā)者和使用者的可視化體驗(yàn)。實(shí)際上在大數(shù)據(jù)技術(shù)之前的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫時(shí)代,就也有了各類數(shù)據(jù)開發(fā)工具,而大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)不僅是替換后之前數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的類別繁多數(shù)據(jù)開發(fā)和管理工具,更是在此之上正向數(shù)據(jù)資產(chǎn)的治理平臺(tái)包括向大業(yè)務(wù)的支撐平臺(tái)。
與此同時(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷更新與迭代,數(shù)據(jù)管理工具換取了飛速地的發(fā)展,從數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市與數(shù)據(jù)湖,再到大數(shù)據(jù)平臺(tái)與如今的數(shù)據(jù)中臺(tái),反正將它們形容成一場(chǎng)“數(shù)據(jù)的旅程”就不算難理解在數(shù)字化運(yùn)營的不同階段,各運(yùn)營手段當(dāng)然不一定是誰代替了誰,準(zhǔn)的講,它們應(yīng)該有自己的功能、特點(diǎn)所在的位置,技術(shù)之間的互為,每個(gè)手段都各盡其才的為自己的用例服務(wù)。下面我們就來簡(jiǎn)短精煉的歸納再看看數(shù)字化運(yùn)營不同階段中各運(yùn)營手段的功能與亮點(diǎn)。
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大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容?
這是一個(gè)太好的問題,充當(dāng)一名IT從業(yè)者,另外也一名教育工作者,我來問幫一下忙。
大數(shù)據(jù)當(dāng)經(jīng)過多年的發(fā)展,早逐漸不能形成了一個(gè)比較龐然且系統(tǒng)的知識(shí)體系,整體的技術(shù)成熟度也已經(jīng)都很高了,因此當(dāng)前學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也會(huì)有一個(gè)比較好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
由于大數(shù)據(jù)牽涉到的內(nèi)容比較多,不過大數(shù)據(jù)技術(shù)與行業(yè)領(lǐng)域也有比較好松散的聯(lián)系,所以在學(xué)大數(shù)據(jù)的時(shí)候,既也可以從技術(shù)角度向東出發(fā),也這個(gè)可以立足行業(yè)來去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。對(duì)于學(xué)生來說,也可以從大數(shù)據(jù)技術(shù)體系來怎么學(xué)習(xí),而對(duì)于職場(chǎng)人來說,可以不結(jié)合自身的行業(yè)和崗位任務(wù)來去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。
論是學(xué)生我還是職場(chǎng)人,要想學(xué)大數(shù)據(jù)都要掌握200元以內(nèi)幾個(gè)基本上內(nèi)容:
第一:計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)對(duì)于學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)是非常重要的,其中操作系統(tǒng)、編程語言和數(shù)據(jù)庫這三方面知識(shí)是一定要學(xué)的。編程語言這個(gè)可以從Python正在學(xué)起,并且如果不是未來要普通機(jī)電設(shè)備專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā),也是可以從Java結(jié)束學(xué)起。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)具有一定的難度,學(xué)習(xí)過程中要如此重視實(shí)驗(yàn)的作用。
第二:數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的核心目的是“數(shù)據(jù)價(jià)值化”,數(shù)據(jù)價(jià)值化的過程當(dāng)然離不開數(shù)據(jù)分析,因此另外數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)就比較比較最重要了。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)對(duì)此大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來的成長空間有都很重要的影響,因此要先看重這兩個(gè)方面知識(shí)的學(xué)習(xí)。
第三:大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析都離不開大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐,大數(shù)據(jù)平臺(tái)不屬于到分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算等基礎(chǔ)性功能,掌握到大數(shù)據(jù)平臺(tái)也會(huì)對(duì)此大數(shù)據(jù)技術(shù)體系連成較深的認(rèn)知程度。對(duì)于初學(xué)者來說,是可以從Hadoop和Spark正在學(xué)起。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年來,目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生,比較多的研究方向集中在一起在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域,我會(huì)陸陸續(xù)續(xù)寫一些關(guān)於互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章,感興趣的東西朋友可以不打聽一下我,也許是有會(huì)收獲。
要是有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題,或則是考研方面的問題,都也可以在評(píng)論區(qū)留言,或則私戳我!