大数据开发就业的主要方向:
1、大数据开发工程师
大数据开发,主要围绕大数据系统平台来开展工作,要求熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架,以及相关的生态圈组件,如Yarn,HBase、Hive、Pig等。另外,还需要掌握分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。
2、大数据运维工程师
大数据运维,主要的工作也是围绕大数据系统平台来进行,通常要求熟悉各种大数据平台的部署方式,集群搭建,故障诊断、日常维护、性能优化,同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储,数据维护及优化。
作为运维人员,通常需要了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架,熟悉Hadoop的核心组件:HDFS、MapRece、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置,如网络要求、硬件配置、系统搭建等方面的能力。
3、大数据架构师
大数据架构,主要是基于实际的大数据需求,来进行整体的系统架构规划,将各方面的需求统一于一个整体的平台下,指导开发工程师们完成应用开发。
作为架构设计师,往往需要掌握面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够将需求转化为实际的技术解决方案。
4商业智能分析师
需要精通数据库知识和统计分析的能力,能够使用商业智能工具,识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据,提供行业报告,分析技术的发展趋势,确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。月平均薪资:12000元
5、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。月平均薪资:26150元
6、ETL研发工程师
企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。月平均薪资:20150元。
7、Hadoop开发工程师
随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。月平均薪资:18150元。
8、可视化工具研发工程师
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过 *** 作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。月平均薪资:21150元。
一、HDFS缺点:
1、不能做到低延迟:由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化,牺牲了获取数据的延迟,所以对于低延迟数据访问,不适合hadoop,对于低延迟的访问需求,HBase是更好的选择,
2、不适合大量的小文件存储:由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中,因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量,根据经验,每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。
3、不适合多用户写入文件,修改文件:Hadoop20虽然支持文件的追加功能,但是还是不建议对HDFS上的 文件进行修改,因为效率低。
4、对于上传到HDFS上的文件,不支持修改文件,HDFS适合一次写入,多次读取的场景。
5、HDFS不支持多用户同时执行写 *** 作,即同一时间,只能有一个用户执行写 *** 作。
二、HDFS优点:
1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。
4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。
5、低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。
6、Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。
一、 Hadoop 特点
1、支持超大文件:一般来说,HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。
2、检测和快速应对硬件故障:在集群环境中,硬件故障是常见性问题。因为有上千台服务器连在一起,故障率高,因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。
3、流式数据访问:HDFS的数据处理规模比较大,应用一次需要大量的数据,同时这些应用一般都是批量处理,而不是用户交互式处理,应用程序能以流的形式访问数据库。
4、简化的一致性模型:对于外部使用用户,不需要了解hadoop底层细节,比如文件的切块,文件的存储,节点的管理。
5、高容错性:数据自动保存多个副本,副本丢失后自动恢复。可构建在廉价机上,实现线性(横向)扩展,当集群增加新节点之后,namenode也可以感知,将数据分发和备份到相应的节点上。
6、商用硬件:Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上,它是设计运行在商用硬件的集群上的,因此至少对于庞大的集群来说,节点故障的几率还是非常高的。HDFS遇到上述故障时,被设计成能够继续运行且不让用户察觉到明显的中断。
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