大数据综合分析

大数据综合分析 一、说明大数据岗位所需要的主要技能包含哪些，为什么？

1、linux
大数据集群主要建立在linux *** 作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix *** 作系统。
2、Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用mapreduce对数据进行处理。
3、HDFS
HDFS是建立在多台节点上的分布式文件系统,用户可以通过hdfs命令来 *** 作分布式文件系统。
4、Hive
Hive是使用sql进行计算的hadoop框架，工作中常用到的部分，也是面试的重点，此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用，任何细节都将给大家涉及到。
5、Storm实时数据处理
全面掌握Storm内部机制和原理，通过大量项目实战，拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示。
6、spark
大数据开发中最重要的部分，涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。

二、说明各地大数据产业发展情况？

产业规模逐步扩大
在互联网快速普及、物联网加速渗透的背景下，PC、手机、传感设备等全面兴起，推动全球数据呈现倍数增长、海量集聚的特点，为大数据产业发展奠定了庞大的数据基础。数据显示，2019年中国大数据产业规模为8500亿元人民币，预计2021年大数据产业规模有望赶超1.4万亿元，年均复合增长率近30%
大数据硬件收益占4成
2020年，大数据硬件在中国整体大数据相关收益中将继续占主导地位，占比高达41.0%；大数据软件和大数据服务收入比例分别为25.4%和33.6%。而到2024年，随着技术的成熟与融合、以及数据应用和更多场景的落地，软件收入占比将逐渐增加，服务相关收益占比将保持平稳，而硬件收入在整体的占比则将逐渐减少。硬件、服务、软件三者的比例将逐渐趋近于各占三分之一的比例。

三、根据市场需求分析，大数据行业的人才培养方向有哪些，为什么？

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。
大数据就业前景
在就业“钱景”方面，各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。以基本的Hadoop开发工程师为例，入门月薪已经达到了8K以上，工作1年月薪可达到12K以上，资深的hadoop人才年薪可达到30万—50万。
大数据开发工程师
数据仓库开发、实时计算开发、大数据平台开发一般都会被称作大数据开发，其实这是3个岗位，各自要求也不尽相同。
大数据开发工程师
数据仓库开发、实时计算开发、大数据平台开发一般都会被称作大数据开发，其实这是3个岗位，各自要求也不尽相同。
大数据分析师
基于各种分析手段，利用大数据技术对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持。
数据挖掘工程师
数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。
算法工程师
数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。
数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

四、请简述，今后大数据产业地域发展方向在哪里？

1.跨区域数据共享将持续深化：随着各地政务数据开放共享制度体系的不断完善，各省市分级维护、协同共享的数据资源体系将逐渐建立。与此同时，为进一步深化“放管服”改革，加快推进数字政府建设，跨区域数据共享势在必行。未来，将形成以国家平台为枢纽实现重点领域跨区域数据共享，以省市联合实现更为广泛的惠民应用的新格局。

2.数据治理体系建设将更加注重隐私保护：自2014年部分省市陆续成立大数据局开始，全国各省级政府、副省级和地级市政府相继成立了专门的职能机构，对政府内部的数据进行统一协调管理。但随着大数据应用的不断深入，也催生诸多隐患，如侵犯个人隐私、泄露国家机密、数据权属不明、数据垄断以及不正当竞争等。因此，以隐私安全保护、数据立法等为核心的数据治理体系建设已成为必然趋势。

3.数据要素市场将更加注重模式创新：我国的数据交易产业起步于2014年，各地政府积极支持。2014-2016年间，国内大数据交易所呈井喷态势，国内先后成立了13家大数据交易所/中心/平台。但随之而来的是各家运营情况大多不尽如意，成交量远远低于预期，甚至很多已经陷入搁置、停运状态，主要原因在于数据交易所的定位不明，配套的法律法规尚不完善。随着中央提出加快数据要素市场培育的愿景，以及新的市场环境和技术条件，大数据交易进入新的发展阶段。