一大数据背景下软件开发及维护技术 互联网的广泛应用离不开软件的开发和维护，尤其软件开发技术极为重要人们可以应用互联网技术获取信息，并做到资源的有效共享，极大地方便了信息的获取与传递，而软件开发技术在互联网中扮演着联通人与人人与物的作用，对互联网的内容进行了很大的丰富，并且构建了；1 预测分析技术 这也是大数据的主要功能之一预测分析允许公司通过分析大数据源来发现评估优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱。

分布式计算，非结构化数据库，分类聚类等算法大数据包括结构化半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分据IDC的调查报告显示企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%；学习大数据开发是一个很好的选择，因为大数据开发是一个高需求且具有良好就业前景的领域随着数据量的不断增加，各行各业都需要大数据开发专业人才来处理和分析这些数据因此，学习大数据开发可以为你提供更多的就业机会然而，需要注意的是，由于大数据领域的竞争非常激烈，想要找到好的工作需要具备较高的。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集数据预处理分布式存储数据库数据仓库机器学习并行计算可视化等1数据采集与预处理FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步；如果你是合格的大数据开发技术人员，那当然有高薪的工作，并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的，那需要看你学习怎么样目前大数据培训相对其他培训项目要好就业，因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的，而大数据在最近两年才大力发展，并且在各领域蔓延，因此所产生的人才缺口巨大，而在企业中。

三大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用重点解决复杂结构化半结构化和非结构化大数据管理与处理技术主要解决大数据的可存储可表示可处理可靠性及有效传输等几个关键问题开发可靠的分布式文件系统DFS能效优化的存储。

大数据研发是什么意思

1、2除开以上技术之外，大数据工程师还需要具有基于HadoopHbase等应用开发经验，熟悉kafka等消息框架，了解flume等日志搜集系统熟悉BI工具及方法论，有大数据分析与数据仓库设计及开发经验熟悉Storm等流计算框架或其他开源实时计算框架熟悉linuxUNIXShell熟悉Perlpythonshell任意一种脚本语言等等3。

2、大数据关键技术有数据存储处理应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集大数据预处理大数据存储及管理大数据处理大数据分析及挖掘大数据展示等1大数据采集技术 大数据采集技术是指通过RFID数据传感器数据社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化。

3、大数据开发需要掌握java，Scala，Python等技术首先在学习真正的大数据技术之前，要熟练掌握一门编程语言，比如java等，在学习大数据期间还会接触到其他的编程语言，比如说ScalaPython等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了大数据的学习需要掌握以下技术Hadoopspark。

4、大数据开发需要掌握的技术有很多，以下是一些主要的技术1 HadoopHadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理大规模数据集2 SparkSpark是一个快速的通用的分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析3 StormStorm是一个分布式实时计算系统，可以用于处理流式数据4 FlinkFli。

大数据研发工程师需要具备哪些能力

无论是选择大数据开发还是大数据分析挖掘等方向，都需要学习一门编程语言，编程语言就是一种计算机语言，是人类与计算机交换信息所要用到的语言对于零基础的人来说，计算机语言属于一种陌生领域的语言，初学肯定是有些困难，如果对大数据有极大的兴趣，对于学习编程语言也是有着不小的帮助，俗话说，兴趣。

大数据从入门到精通学习路线第二阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用掌握大数据核心技术之一Hadoop生态体系大数据从入门到精通学习路线第三阶段主要掌握Scala语言的使用各种数据结构同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构安装运行理论概念等还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时。

熟悉Linux系统常规shell处理命令灵活运用shell做的文本处理和系统操作熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察JavaPythonPerl方面Java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发。

大数据技术包括数据收集数据存取基础架构数据处理统计分析数据挖掘模型预测结果呈现1数据收集在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源管理信息系统Web信息系统物理信息系统科学实验系统2数据存取大数据。

一般来说，从事数据开发，我们需要熟悉Java，Python，SQL，Shell等语言PandasNumpyScipy等数据处理常用的库和包Hadoops生态圈SparkStormFlinkTensorFlowKeras等你的业务依赖的框架对于上面提及的语言和库，我们需要熟悉如何用它们实现以下逻辑日期处理UTCGMT等各种日期格式的格式化和反格式化当。

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群Hadoop集群管理YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作！4 Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映。

按照目前形势，学习大数据的前景挺好的，尤其是现在兴起的人工智能领域，最需要和大数据配合，人工智能从大数据中深度学习如果你学习能力比较强的话，可以先自学，配合着网课进行学习学大数据开发还要学一些，比如高数，统计学等方面的内容一些培训机构还是以营利为目的的，这里不在评论。