大数据技术是什么

大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。

目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。

1）Volume：表示大数据的数据体量巨大。

数据集合的规模不断扩大，已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级，近年来，数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。

例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB，如果将这些数据打印出来，会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。

2）Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。

加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。

业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。

3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。

传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现，产生的数据类型无以计数。

现在的数据类型不再只是格式化数据，更多的是半结构化或者非结构化数据，如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。

4）Value：表示大数据的数据价值密度低。

大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密 度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例，在一小时的视频中，有用的数据可能仅仅只有一两秒，但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油，这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。

通过对大数据进行处理，找出其中潜在的商业价值，将会产生巨大的商业利润

未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。

未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具，实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。

未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。

未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术,

包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop

MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对,

在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。

未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。

学大数据很不错，就业前景广阔！

但是有关大数据的岗位，通常都是有学历要求的，一般是大专/本科起步。

大数据作为一项前沿互联网技术，目前被各互联网大厂的项目部门大量需求，如视频推荐等。随着鸿蒙系统的发布，物联网时代将会催生更多大数据岗位。大数据技术在现在，以及可预见的将来，都是比较吃香的。

我国大数据发展整体上仍处于起步阶段，虽然快速发展的格局基本形成，但是在数据开放共享、以大数据驱动发展等方面都需要大量的大数据专业人才。大数据是一门交叉学科，很多大学没有为大数据单独设置专业，主要有自学和报班学习两种途径。

关于大数据专业

大数据专业全称数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业。有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。加上第一批成功申请该专业的北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，目前共有35所大学获批开设大数据专业。

大数据（Bigdata）专业的学生不仅具备计算机编程、统计和数据挖掘等专业技能，还能够将这些技能应用到自己所选领域中解决问题，比如应用到社会科学、自然科学和工程学领域。所以对于这项偏技术类的专业，你学大数据是一个很好的选择。

关于就业前景

一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。

另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，如教育，医疗，计算机科学、社会科学、商学、金融、医学、法律、语言学……所以它面临的人才缺口非常大。据最新统计2018年全国的大数据人才仅46万，在未来五年内企业对大数据专业人才的缺口将达到180万。近年来随着大势所趋，越来越多的高校生愿意选择在大数据专业中学习最前沿的知识，为未来找一份高薪的工作做积累。未来云计算相关的大数据将会是未来最有发展前景的职业。

关于择业岗位

1、大数据开发方向； 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向； 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；

3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师。

选择专业应该选一个有发展前景的行业，而不能是一个夕阳产业。在这个信息化时代，未来大数据和云计算区块链等新兴产业将成为国家大力提倡的重点产业，因此，与之相关的行业将成为新一代从业人员所追随的，未来这些相关岗位非常之多。

关于薪资待遇

大数据工程师待遇30~50万之间。

你可以看到，在市场需求和人才供应的不均衡下，大数据人才问题日渐严峻。

人才紧缺带来的最直观的现象就是薪酬的提升。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的数据分析师的薪酬在30万~50万元之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万，成为各大互联网和IT公司争夺的对象。

因而甚至有观点认为，大数据专业正在成为求职者进入大公司的捷径。

综上所述，大专学大数据是不错的选择，如果提升一下学历和实力，今后的就业会很容易。所以，不要因为学校是大专院校就放弃学习，你只有在大学期间更努力，积累深厚的专业功底，才能在这个越来越卷的职场脱颖而出。

对于想进大厂的应届毕业生，建议考一个阿里云大数据ACP证书，市面上大数据相关的认证证书并不多，有含金量、能被市场认可的更少了，而阿里云大数据ACP认证算是其中一个。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

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