大数据就业主要方向_大数据方向就业前景

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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