1樓：小七哥
一、大資料的理念之：用全量代替樣本
2023年埃德加·愛倫·坡發表了文學史上的第一部偵探**《莫格街**案》，儘管這部**的解答有些欠抽，但不可否認，它開創了偵探**的一種模式——「密室」，而這種模式被後來人所追隨，以至於似乎沒有寫過這種型別**的都不算是偵探**作家。所謂的「密室」，就是在一個封閉的空間內犯下的凶案，終極目標就是解答出**的犯案方式以及如何從密室中逃脫。在一代又一代的偵探**家的努力下，密室的難度越來越大，從正常人無法進入到所有人類都無法進入，直至正常情況下所有生物都無法進入。
然而即便這樣，如果嚴格來說的話，絕對的密室是不存在的，它肯定會有空隙，就算看起來密不透風也從微觀的角度找到某些空隙。既然不可能達到絕對的封閉，只能使用相對的概念，對於正常人無法進入的空間都屬於密室，否則整個偵探**界就少了一個很重要的組成部分。
剛接觸化學課的時候，接觸到了純淨物和混合物的概念，與此同時也提到了，絕對的純淨物是不存在的，即使是再精確的提純。於是，對於一種物質，只要沒有提到存在雜質，預設按照純淨物來看待，否則就不僅僅是幾道考試題的問題了，可能整個化學學科的研究都沒法開展下去了。例如兩種物質發生反應，如果按照實際情況都當作混合物看待，不斷的糾結於各種雜質的問題，那就偏離了真正的研究方向。
舉了上面兩個貌似不相干的例子，想表達的觀點就是，和多、少這類的相對概念一樣，實際上全也是一個相對的概念，絕對的全也是不存在的。之所以這麼說，主要有兩方面的原因：
首先，當資料量超過一個範圍之後，取得全部資訊會很複雜，以至於可能根本是無法完成的任務。如果要獲取一個學校所有學生的某個資訊，這個很容易，只需要將全校的學生聚集起來一起獲取，或者以班級為單位單獨獲取之後再進行彙總，因為一個學校不管有多大，學生人數都不會太大。而如果要獲取全市所有人的某個資訊呢，這似乎就是不可能的了：
如果在大街上隨機詢問，對於那些不出門的宅男、宅女們的資訊就沒法獲取；如果挨家挨戶進行詢問，對於那種經常不在家的就不太容易能遇到，而且那種無家可歸的流浪漢的資訊也沒有辦法獲取；如果通過**詢問，也肯定有因為某種原因無非接**的人，或者看到是
2樓：匿名使用者
hdfs：hadoop distributed file system,簡稱fdfs，是一個分散式檔案系統。它有一定高度的容錯性和高吞吐量的資料訪問，非常適合大規模資料集上的應用。
hdfs提供了一個高容錯性和高吞吐量的海量資料儲存解決方案。
在hadoop的整個架構中，hdfs在mapreduce任務處理過程在中提供了對檔案操作的和儲存的的支援，mapreduce在hdfs基礎上實現了任務的分發、跟蹤和執行等工作，並收集結果，兩者相互作用，共同完成了hadoop分散式叢集的主要任務。
hbase：hbase是一種構建在hdfs之上的分散式、面向列族的儲存系統。在需要實時讀寫並隨機訪問超大規模資料集等場景下，hbase目前是市場上主流的技術選擇。
hbase技術**於google**《bigtable ：一個結構化資料的分散式儲存系統》。如同bigtable利用了google file system提供的分散式資料儲存方式一樣，hbase在hdfs之上提供了類似於bigtable的能力。
hbase解決了傳遞資料庫的單點效能極限。實際上，傳統的資料庫解決方案，尤其是關係型資料庫也可以通過複製和分割槽的方法來提高單點效能極限，但這些都是後知後覺的，安裝和維護都非常複雜。而hbase從另一個角度處理伸縮性的問題，即通過線性方式從下到上增加節點來進行擴充套件。
hbase 不是關係型資料庫，也不支援sql，它的特性如下：
1、大：一個表可以有上億上，上百萬列。
2、面向列：面向列表(簇)的儲存和許可權控制，列(簇)獨立檢索。
3、稀疏：為空(null)的列不佔用儲存空間，因此表可以設計的非常稀疏。
4、無模式:：每一行都有一個可以排序的主鍵和任意多的列。列可以根據需求動態增加，同一張表中不同的行可以有截然不同的列。
5、資料多版本：每個單元的資料可以有多個版本，預設情況下，版本號欄位分開，它是單元格插入時的時間戳。
6、資料型別單一：hbase中資料都是字串，沒有型別。
2.3、資料應用主要技術
資料有很多應用方式，如固定報表、即時分析、資料服務、資料分析、資料探勘和機器學習等。下面說下即時分析drill框架、資料分析r語言、機器學習tensorflow框架。
drill：apache drill是一個開源實時大資料分散式查詢引擎，目前已成為apache的頂級專案。drill開源版本的google dremel。
dremel是google的「互動式」資料分析系統，可以組建成規模上千的叢集，處理pb級別的資料。
mapreduce處理資料一般在分鐘甚至小時級別，而dremel將處理時間縮短至秒級，即drill是對mapreduce的有力補充。drill相容ansi sql語法作為介面，支援本地檔案、hdfs、hive、hbase、mongodb作為儲存的資料查詢。檔案格式支援parquet、csv、tsv以及json這種無模式(schema-free)資料。
所有這些資料都像傳統資料庫的表查詢一樣進行快速實時查詢。
大資料有關的工作有哪些？
3樓：巴巴拉小白兔
1、資料探勘工程師
資料建模、機器學習和演算法實現；商業智慧，使用者體驗分析，**流失使用者等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的**實現也有很高的要求
2、資料架構師
需求分析，平臺選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署；高階演算法設計與優化；資料相關系統設計與優化，需要平臺級開發和架構設計能力。成都加米穀大資料培訓機構，大資料開發，資料分析與挖掘。
3、資料庫開發
設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連線資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的效能效率等
4、資料庫管理
資料庫設計、資料遷移、資料庫效能管理、資料安全管理，故障檢修問題、資料備份、資料恢復等
5、資料科學家
資料探勘架構、模型標準、資料包告、資料分析方法；利用演算法和模型提高資料處理效率、挖掘資料價值、實現從資料到知識的轉換
6、資料產品經理
把資料和業務結合起來做成資料產品；平臺線提供基礎平臺和通用的資料工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和資料應用
4樓：加米穀大資料科技
說個大概吧
大資料
開發工程師：負責公司大資料平臺的開發和維護，負責大資料平臺持續整合相關工具平臺的架構設計與產品開發等；
資料分析師：進行資料蒐集、整理、分析，針對資料分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見；
資料探勘工程師：商業智慧，使用者體驗分析，**流失使用者等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的**實現也有很高的要求。
資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連線資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的效能效率等；
資料管理：資料庫設計、資料遷移、資料庫效能管理、資料安全管理，故障檢修問題、資料備份、資料恢復等；
資料科學家：清洗，管理和組織（大）資料，利用演算法和模型提高資料處理效率、挖掘資料價值、實現從資料到知識的轉換；
資料產品經理：把資料和業務結合起來做成資料產品。
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5樓：海牛大資料
零售業：主要集中在客戶營銷分析上，通過大資料技術可以對客戶的消費資訊進行分析。獲知
客戶的消費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規劃市場營銷方案、產品推薦手段等。
金融業：在金融行業裡頭，資料即是生命，其資訊系統中積累了大量客戶的交易資料。通過大資料可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。
醫療業：通過大資料可以輔助分析疫情資訊，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷準確性和藥物有效性等。
製造業：該行業對大資料的需求主要體現在產品研發與設計、**鏈管理、生產、售後服務等。通過資料分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。
6樓：最新資訊資料
(1)大資料系統研發工程師：負責大資料系統研發工作，包括大規模非結構化資料業務模型構建、大資料儲存、資料庫架構設計以及資料庫詳細設計、優化資料庫構架、解決資料庫中心建設設計問題。他們還負責叢集的日常運作、系統的監測和配置、hadoop與其他系統的整合。
(2)大資料應用開發工程師：負責搭建大資料應用平臺、開發分析應用程式。他們熟悉工具或演算法、程式設計、包裝、優化或者部署不同的mapreduce事務。
他們以大資料技術為核心，研發各種基於大資料技術的應用程式及行業解決方案。
(3)大資料分析師：運用演算法來解決分析問題，並且從事資料探勘工作。他們最大的本事就是能夠讓資料道出真相;此外，他們還擁有某個領域的專長，幫助開發資料產品，推動資料解決方案的不斷更新。
(4)資料視覺化工程師：具備良好的溝通能力與團隊精神，責任心強，擁有優秀的解決問題的能力。他們負責在收集到的高質量資料中，利用圖形化的工具及手段的應用，一目瞭然地揭示資料中的複雜資訊，幫助企業更好的進行大資料應用開發，發現大資料背後的巨大財富。
7樓：匿名使用者
發展前景很好，畢竟資料分析這一行在國內才剛剛起步，很多企業都需要這方面的人才，是很有潛力的，這一行偏商科，技術輔助。真正的大牛不是資料分析工具技術，而是用資料幫助企業在產品、**、**、顧客、流量、財務、廣告、流程、工藝等方面進行價值提升的人。像我本人就是自學的資料分析師然後畢業後去了決明工作，現在基本實現了財務自由，但想成為大資料分析師的話，需要日積月累堅持沉澱下去，相信你總有一天也能達到這個層次。
大資料分析的分析步驟
大資料的應用領域有哪些
8樓：營信rfid裝置
應用領域:
1、物流： 物流過程中的貨物追蹤，資訊自動採集，倉儲應用，港口應用，郵政，快 遞
2、零售： 商品的銷售資料實時統計，**，防盜3、製造業： 生產資料的實時監控，質量追蹤，自動化生產4、服裝業：
自動化生產，倉儲管理，品牌管理，單品管理，渠道管理5、醫療： 醫療器械管理，病人身份識別，嬰兒防盜6、身份識別： 電子護照，身份證，學生證等各種電子證件。
7、防偽： 貴重物品（煙，酒，藥品）的防偽，票證的防偽等8、資產管理： 各類資產（貴重的或數量大相似性高的或危險品等)9、交通：
高速不停車，計程車管理，公交車樞紐管理，鐵路機車 識別等
10、食品： 水果，蔬菜，生鮮，食品等保鮮度管理11、動物識別： 訓養動物，畜牧牲口，寵物等識別管理12、圖書館：
書店，圖書館，出版社等應用13、汽車： 製造，防盜，定位，車鑰匙14、航空： 製造，旅客機票，行李包裹追蹤15、軍事：
彈藥，槍支，物資，人員，卡車等識別與追蹤16、其它：
資訊** 上海營信資訊科技
如何進行大資料分析及處理，大資料分析的分析步驟
主要從四個方面著手，資料獲取 資料處理 資料分析 資料呈現。http www.fanruan.com 資料處理的流程困難重重。處理過程一般來講可以分為四步。首先應當利用多個資料庫接收來自不同的客戶端的資料進行資料採集。使用者通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理，而在大資料採集過程中所面臨的主要困難在...
大資料分析工程師日常工作有哪些，資料分析師的日常工作內容是什麼？
資料分析師是一個近幾年來新興的一個崗位，有人說，資料分析師是大部分時間圍繞著的工作是滿足業務的資料需求。業務人員既有普通運營，也有部門領導，基本有求必應。那麼資料分析工程師每天都在做什麼呢?日常工作有哪些?我們接著往下看。滿足業務人員的需求也分淡旺季，旺季就是做月度彙報 年度彙報的時候，或者做 活動...
大資料的發展趨勢有哪些，大資料在未來有什麼樣的發展趨勢
大資料與ai 5g iot等應用為公有云創造了巨大的需求，扮演著大資料基礎設施服務提供者的角色，在大資料核心訴求的儲存和計算能力上給予不可或缺的支撐。大資料又賦能公有云行業的發展，將更好地參與到行業應用與資料變現的發展，催生大量的行業應用，為雲服務未來擴充發展提供想象空間。積極的國家政策將持續推動各...