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[Hadoop] 馬雲所說的大數據人才,月薪高達30K! [分享]

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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:00:05 |顯示全部樓層

馬雲曾在卸任演講的時候說過這樣一段話:“很多人還沒搞清楚什麽是PC互聯網,移動互聯網來了,我們還沒搞清楚移動互聯的時候,大數據時代又來了。”


大數據專家埃裏克·西格爾 博士曾在《大數據預測》一書中描繪了一個大數據時代下的一天:

2020年的一天,在你驅車前往公司的路上,導航系統通過預測交通流量,會自動幫你選擇一條最合適的交通路線;車內推薦系統會根據你的飲食習慣預測你可能會喜歡吃什麽,並推薦沿途的早餐店;你的電子社交助理已經爲你自動選擇了你可能感興趣的社交網信息;

离埃裏克博士所说的2020年雖然還有3個月左右的時間,但是書中闡述的技術如“大數據交通技術”“個性化推薦系統”“人工智能語音助理”等已經逐漸實現,並被人們廣泛應用。而這些技術都離不開“大數據”。


Volume大容量Variety多樣性Value有價值Velocity速度4個V是業界普遍認定的大數據特點。

那麽大數據是如何改變我們的生活方式的呢?我們需要了解最重要的兩個問題。即

“大數據最核心的價值是什麽?”

“大數據最核心的技術是什麽?”


l 大數據最核心的價值是什麽?

首先,我們需要知道現代人類的衣食住行無外乎三大産業“農業”“工業”“服務業”,所有産業都會從大數據的發展中受益

大数据与各产业.png


農業:大數據技術可以應用在如土壤抽樣分析”“氣象統計監管”等與土壤,農作物,供應鏈相關的農業領域上,幫助第一産業的發展。如今國外已經有一些公司把大數據技術與農業進行落地,而在我國,農業大數據還僅僅是一個起步階段。在未來,農民可以“知天而作”依靠大數據技術實現農作物産量翻倍降低自然災害對農産品的影響等願景。


工業:工業大數據是我國重點發展的一個方向,工業與信息化部門一直致力于我國工業大數據的發展。如果工業産業下的各個行業與大數據可以緊密結合,對人類的生活方式的改變將是巨大的。僅僅是電力系統的配電環節,如果可以做到基于海量用戶用電特征數據分析,進而實現台區的負荷預測、用電調度、有序用電,將極大地優化我國電力資源的分配,實現可持續發展。


服務業:

第三産業是與人們的生活貼合最緊密的一個産業。我們從幼年到老年,教育,交通,醫療,金融等行業或多或少都與我們生活相關,而這些行業與大數據更是密不可分。


醫療:

l 临床数据的采集分析,优化诊疗流程

l 可穿戴设备通过监测个人的行为如行走步数等改善我们的健康状况

l 通过大數據分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。

交通:

l 智能化公交app“车来了”

l 路网监控优化重点城市交通压力

l 电子导航即时分析道路状况,为车主调整最佳路线

l 物流行业的车辆,路线,网点建设

娛樂:

l 网易云音乐“个性化推荐”

l 今日头条与抖音的新闻推荐,视频推荐

l 《纸牌屋》演员的筛选

電信:

l 通过大数据平台优化网络布局,提升用户体验

l 记录用户在Wifi网络中的地理位置等数据销售给广告客户。

銀行:

l 风控模型的建立与优化

l 定制化金融服务等


由于某些客觀原因,相對于第一産業和第二産業來說,第三産業憑借自身的優勢,大多彙聚了當前最海量的數據以及大批的科研中堅力量。而無論在哪一産業,隨著計算機處理能力的日益強大,你能獲得的數據量越大,你能挖掘到的價值就越多。


l 大數據最核心的技術是什麽?

大数据核心技术.png


分布式系統:

Hadoop作爲一個開源的框架,專爲離線和大規模數據分析而設計

數據采集:

Sqoop用来将关系型數據庫和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型數據庫中的数据导入到Hadoop(中,也可以将Hadoop中的数据导入到关系型數據庫中。

數據存儲,預處理:

HBase是一个分布式的、面向列的开源數據庫,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL數據庫。

Hql:Hibernate Query Language的缩写,提供更加丰富灵活、更为强大的查询能力;HQL更接近SQL语句查询语法。

MapReduce:Hadoop的查詢引擎,用于大規模數據集的並行計算,”Map(映射)”和”Reduce(歸約)”,是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統中。

數據分析:

Hive:核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张數據庫表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark:擁有Hadoop MapReduce所具有的特点,它不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载

Pyspark:python和spark組合使用做前期數據處理速度快,還自帶mllib可以實現一些基本的模型

建模,數據挖掘:

SparkMLlib:Spark的機器學習(ML)庫。其目標是使實際的機器學習可擴展和容易同時包括相關的測試和數據生成器。Spark的设计初衷就是为了支持一些迭代的Job, 这正好符合很多机器学习算法的特点。


如今大數據分析的技术愈发成熟,相關的崗位也急速增加,薪水更是直線飙升,高達30K。以下圖片源自某研究社:

薪資水平與行業需求:

职友集需求统计.png

說明:曲線越向上代表市場需求量越大,就業情況越好。該數據由各地招聘網站統計而來,僅供參考。

职友集大数据薪资统计.png

大数据薪水-北京.png

大数据薪水.png


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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:13:41 |顯示全部樓層
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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:13:57 |顯示全部樓層
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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:14:16 |顯示全部樓層
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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:14:39 |顯示全部樓層
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Ipub 发表于 2019-9-11 15:09:41 |顯示全部樓層

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大數據分析
西門高 发表于 2019-9-11 15:31:02 |顯示全部樓層

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支持一下
vxiangriv 发表于 2019-9-11 15:31:29 |顯示全部樓層

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tsangwm 发表于 2019-9-11 16:50:36 |顯示全部樓層

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GMT+8, 2019-10-20 06:28