以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据

问题一：大数据能做什么用？ baikebaidu/laddin

大数据的作用在于通过对数据的分析，达成两种目的：

一了解事物的发展规律。

二预测事务的发展方向。

问题二：大数据开发人员到企业干些什么工作 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 。

有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者提 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

问题三：大数据开发要懂大数据的哪些东西 大讲台大数据培训为你解答：首先大数据开发以Java为基础的，基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实 *** 企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

问题四：大数据可以做什么 可以用几个关键词对大数据做一个界定。

首先，“规模大”，这种规模可以从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。

其次，“多样化”，可以是不同的数据格式，如文字、、视频等，可以是不同的数据类别，如人口数据，经济数据等，还可以有不同的数据来源，如互联网、传感器等。

第三，“动态化”。数据是不停地变化的，可以随着时间快速增加大量数据，也可以是在空间上不断移动变化的数据。

这三个关键词对大数据从形象上做了界定。

但还需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果这么大规模、多样化又动态变化的数据有了，但需要很长的时间去处理分析，那不叫大数据。从另一个角度，要实现这些数据快速处理，靠人工肯定是没办法实现的，因此，需要借助于机器实现。

最终，我们借助机器，通过对这些数据进行快速的处理分析，获取想要的信息或者应用的整套体系，才能称为大数据。

问题五：做大数据方向还是做互联网方向的开发好 计算机网络技术分，开发，维护，运营，产品经理。

至于移动互联网的方向好不好，我只能说，

未来的十年是移动互联网的十年。

问题六：什么是大数据，大数据可以做什么 大数据，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据可以对；数据进行收集和存储，在这基础上，再进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。

当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器可以实现自动化，那也许就会成为一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。

问题七：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题八：大数据是什么意思,大数据概念怎么理解？ 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大 数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到 其内在规律。

大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个兽鸡的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据的应用

大数据应用在生活中可以帮助我们获取到有用的价值。

随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每日都可以看到大数据的一些新颖的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会受到大数据的剖析影响，但是大数据是怎样帮助人们挖掘出有价值的信息呢下面就让我们一起来看看九个价值极度高的大数据的应用，这些都是大数据在剖析应用上的关键领域：

1理解客户、满足客户服务需求

大数据的应用现在在这领域是最广为人知的。重点是怎>>

问题九：大数据可以从事什么岗位 和大数据相关的工作岗位越来越多了的。大数据研发，大数据运维，大数据工程师，大数据分析师等等等等。目前来看，整体的还不算是很多的，但是随着以后行业的越来越成熟，大数据的岗位也是会越来越多的。慢慢的期待的吧，所以现在学习大数据的人越来越多了。

问题十：数据开发工程师（大数据开发工程师） 有什么区别 相当于大数据是数据的哥哥，就是这个意思

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大家转行程序员，刚开始不知道学习什么编程语言好，我们可以先从以下几点来考虑：

第一、考虑就业市场，那种编程语言需求量大，需求量大找工作相对比较容易，我们可以搜索各大招聘网站，看看每种编程语言的招聘岗位是多少，基本上就可以确定需求量的大小。

第二、随着分工越来越细，现在开发一个项目分为前端开发和后端开发，前端入门相对容易些，前端主要实现用户交互，界面展示，但是前端涉及的技术比较杂，各种终端设备用的技术框架可能都不一样，比如android，ios，pc，ipad等等；后端相对入门难一些，需要一些数据结构和算法，网络、安全、存储，数据库，分布式等等一些基础知识，后端实现逻辑处理，数据存储，给前端提供服务调用，高并发高可用处理等等，后端对整个系统的稳定性及性能起到决定性作用，所以要求相对要高一些。如果是其他行业转过来没有编程基础的，建议先从前端开发入门。

第三、语言的学习，前端学习比如web开发，先学习基本语言，js，html，css；然后学习一些框架，jquery，vuejs，reactjs，angular，bootstrap；app开发可以学习reactive native，flutter，andriod，ios；后端开发，先学一下基本数据结构和数据库相关的知识，然后选择比较简单一点的高级语言，比如php，nodejs，python；随着学习的深入后面可以学习java，c++，go等复杂一点的开发语言。

第四、框架的学习，基本语言学完之后，要上手开发一个项目的话，需要选择框架，要搭建系统框架，使用框架是为了提高开发效率，所以，每种语言都衍生了很多开发框架，比如java，有ssm，ssh，springboot，springcloud等等框架，php，python也都有自己的框架。

第五、web服务中间件学习，比如nginx，tomcat，jboss，apache等等，这些负责运行你在框架基础上开发的程序。

第六、数据库学习，比如关系型数据库，oracle，mysql，sqlserver； 其他数据库比如redis，memache，mongodb，还有一些消息中间件，rabbitmq，rocketmq，kafka等等；这些中间件负责存储你业务的数据，不同类型的数据选择不同数据库类型。

第七、分布式，集群，网络相关的学习，比如微服务框架，dubbo，springcloud；负载均衡F5，lvs，nginx；分布式一致性组件，zookeeper，nacos，apollo等等，这些中间件主要负责系统应用的扩展，系统的可用性等方面。

第八、大数据学习，hadoop，spark，storm，flink等等，每个体系里包含很多组件要学习，这些大数据的组件主要是用来对海量数据做统计分析等方面。

第四 到 第八是后端需要学习的，入门开始做前端开发的可以先不用考虑。

下面是搜索某招聘网站的岗位统计，仅供参考：

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