1，運營商大數(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)架構(gòu)主要包含哪些2，大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)3，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些1，運營商大數(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)架構(gòu)主要包含哪些
大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)作為一個關(guān)鍵性的系統(tǒng)在各個公司迅速崛起。但是這種海量規(guī)模的數(shù)據(jù)帶來了前所未有的性能挑戰(zhàn)。同時，如果大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)無法在第一時間為運營決策提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，那么這樣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)一文不值。這個主要看發(fā)展前景，薪資待遇，工作環(huán)境等值得就去，不值得就另外看滿意還請采納，謝謝
2，大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)
大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云計算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。 其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，我著手從三個層面來展開：第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對大數(shù)據(jù)價值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢；從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結(jié)果的整個過程。第三層面是實踐，實踐是大數(shù)據(jù)的最終價值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的藍(lán)圖。
3，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些
大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)。1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)mapreduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學(xué)實驗系統(tǒng)。2、數(shù)據(jù)存?。捍髷?shù)據(jù)的存去采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合的大數(shù)據(jù)，3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結(jié)構(gòu)和模式，如文件、xml 樹、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，需要做進(jìn)一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等?，F(xiàn)在學(xué)西點技術(shù)挺好的。1、西點師社會需求量大。目前，中國西點精英人才稀缺，從業(yè)人員約百萬，但優(yōu)秀烘焙技術(shù)人才仍比較少。2、西點行業(yè)人才緊缺。不少企業(yè)嘗試邀請專業(yè)西點師入企帶薪培訓(xùn)，但這樣的方式也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足用人需求，且抬高了用人成本，而所取成效卻微乎其微。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，要真正解決企業(yè)的人才需求，應(yīng)該更多地依靠專業(yè)的職業(yè)培訓(xùn)機構(gòu)力量。3、西點行業(yè)好就業(yè)。由于社會需求量大，而專業(yè)的西點烘焙師又供不應(yīng)求，所以西點專業(yè)就業(yè)前景十分樂觀，完全不用擔(dān)心找不到好工作。4、就業(yè)快、創(chuàng)業(yè)容易。西點是投資少，風(fēng)險小的行業(yè)，是創(chuàng)業(yè)投資不錯的一個選擇。學(xué)技術(shù)，可以選擇學(xué)廚師技術(shù)，好就業(yè)，從事餐飲行業(yè)，有很好的發(fā)展前景，現(xiàn)在廚師工資高，待遇好，女生可以學(xué)西點，男生可以學(xué)西餐，中餐廚師都可以，到專業(yè)烹飪學(xué)校學(xué)習(xí)，都是實操教學(xué)，畢業(yè)后推薦到名企就業(yè)，技能加學(xué)歷。必備的：一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段需掌握的技術(shù)有：linux、docker、kvm、mysql基礎(chǔ)、oracle基礎(chǔ)、mongodb、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。二、大數(shù)據(jù)存儲階段大數(shù)據(jù)存儲階段需掌握的技術(shù)有：hbase、hive、sqoop等。三、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段需掌握的技術(shù)有：flume分布式、zookeeper、kafka等。四、大數(shù)據(jù)實時計算階段大數(shù)據(jù)實時計算階段需掌握的技術(shù)有：mahout、spark、storm。五、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段需掌握的技術(shù)有：python、scala。六、大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段需掌握的技術(shù)有：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。