大數(shù)據(jù)行業(yè)前景好嗎?對于大數(shù)據(jù)稍有了解的人都知道，大數(shù)據(jù)主要的編程語言，是使用Java來完成的，而Java之外，也要求一定的Scala基礎(chǔ)，這樣才能在大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)習(xí)當(dāng)中，更好地掌握相關(guān)技術(shù)框架。

大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位熱度不減：

可視化工具開發(fā)。可視化開發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發(fā)工具自動生成相關(guān)應(yīng)用軟件，輕松跨越多個資源和層次連接所有數(shù)據(jù)。過去，數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)類別，但是隨著Hadoop的崛起，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項(xiàng)獨(dú)立的專業(yè)技能和崗位。

大數(shù)據(jù)就業(yè)大致三個方向：

1、EasyMall項(xiàng)目

EasyMall是一個典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng)，是一個互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng)。系統(tǒng)包括：后臺系統(tǒng)、前臺系統(tǒng)、新單點(diǎn)登錄SSO、購物車系統(tǒng)、商品搜索系統(tǒng)。涉及到的技術(shù)有：Maven講解、富文本編輯器KindEditor、EasyUI、Nginx、HttpClient，Jsonp，Redis，RabbitMQ，MySQL數(shù)據(jù)庫Percona版，Amoeba，Lucene&Solr。/2、FLUX網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目

通過在網(wǎng)站的前臺頁面中進(jìn)行js埋點(diǎn)收集用戶訪問網(wǎng)站的行為信息，再由大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析進(jìn)而得到網(wǎng)站的PV、UV、VV、Bounce Rate、獨(dú)立ip、平均在線時長、新獨(dú)立訪客、訪問深度等信息，來引導(dǎo)網(wǎng)站針對性的做出升級改進(jìn)，提高整個網(wǎng)站的訪問效率，提升用戶粘度。整個系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)分析三部分，數(shù)據(jù)分析又分為離線數(shù)據(jù)分析和實(shí)時數(shù)據(jù)分析，應(yīng)對數(shù)據(jù)分析的不同的實(shí)時性需求。

2、用戶畫像、推薦系統(tǒng)項(xiàng)目

基于電商網(wǎng)站的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、訪問日志構(gòu)建用戶的畫像，描述用戶特征，為后續(xù)精準(zhǔn)營銷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過收集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志系統(tǒng)中訪問日志信息構(gòu)建基于hive的數(shù)據(jù)倉庫，使用spark作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)用戶畫像。基于協(xié)同過濾算法 實(shí)現(xiàn)基于商品的推薦系統(tǒng)，為電商網(wǎng)站商品推薦提供支持。通過收集日志系統(tǒng)信息到kafka、獲取用戶畫像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，通過sparkstraming作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)商品推薦。

3、數(shù)據(jù)遷移(DataMigration)

數(shù)據(jù)遷移又稱分級存儲管理，是一種將離線存儲與在線存儲融合的技術(shù)。將高速、高容量的非在線存儲設(shè)備作為磁盤設(shè)備的下一級設(shè)備，將磁盤中常用的數(shù)據(jù)按指定策略自動遷移到磁帶庫等二級容量存儲設(shè)備上。

當(dāng)需要使用這些數(shù)據(jù)時，分級存儲系統(tǒng)會自動將這些數(shù)據(jù)從下一級存儲設(shè)備調(diào)回到上一級磁盤上。

數(shù)據(jù)冗余是指同一個數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中多次重復(fù)出現(xiàn)。消除數(shù)據(jù)冗余的目的是為了避免更新時可能出現(xiàn)的問題，以便保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。

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