1，运营商大数据分析平台系统架构主要包含哪些2，大数据的结构3，常用的大数据技术有哪些1，运营商大数据分析平台系统架构主要包含哪些 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。这个主要看发展前景，薪资待遇，工作环境等值得就去，不值得就另外看满意还请采纳，谢谢
2，大数据的结构 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
3，常用的大数据技术有哪些 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：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、xml 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。现在学西点技术挺好的。1、西点师社会需求量大。目前，中国西点精英人才稀缺，从业人员约百万，但优秀烘焙技术人才仍比较少。2、西点行业人才紧缺。不少企业尝试邀请专业西点师入企带薪培训，但这样的方式也远远不能满足用人需求，且抬高了用人成本，而所取成效却微乎其微。业内人士认为，要真正解决企业的人才需求，应该更多地依靠专业的职业培训机构力量。3、西点行业好就业。由于社会需求量大，而专业的西点烘焙师又供不应求，所以西点专业就业前景十分乐观，完全不用担心找不到好工作。4、就业快、创业容易。西点是投资少，风险小的行业，是创业投资不错的一个选择。学技术，可以选择学厨师技术，好就业，从事餐饮行业，有很好的发展前景，现在厨师工资高，待遇好，女生可以学西点，男生可以学西餐，中餐厨师都可以，到专业烹饪学校学习，都是实操教学，毕业后推荐到名企就业，技能加学历。必备的：一、大数据基础阶段大数据基础阶段需掌握的技术有：linux、docker、kvm、mysql基础、oracle基础、mongodb、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。二、大数据存储阶段大数据存储阶段需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。三、大数据架构设计阶段大数据架构设计阶段需掌握的技术有：flume分布式、zookeeper、kafka等。四、大数据实时计算阶段大数据实时计算阶段需掌握的技术有：mahout、spark、storm。五、大数据数据采集阶段大数据数据采集阶段需掌握的技术有：python、scala。六、大数据商业实战阶段大数据商业实战阶段需掌握的技术有：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。