1，大数据开发难不难2，什么是大数据开发3，大数据开发的就业怎么样4，大数据应用平台开发是什么有哪些公司5，大数据开发难不难学1，大数据开发难不难 不难学的，大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。
2，什么是大数据开发 大数据开发其实分两种，第一类是编写一些hadoop、spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在hive spark-sql这种系统也提供sql的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
3，大数据开发的就业怎么样 从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5g通信的推动下，未来云计算会全面向paas和saas领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。近几年来看，我国计算机行业发展迅猛，特别是在软件领域，各行业对于it行业的存在着巨大的需求，it行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。初中毕业可以选择互联网行业，学习一门互联网技术，比如互联网应用技术工程师、vr智能家居创意设计师、全媒体运营师、4d动漫游戏设计师、人工智能应用工程师、vr传媒与电子竞技运营、vr动漫游戏与电子竞技运营、web前端工程师、vr影视动画设计师等等。
4，大数据应用平台开发是什么有哪些公司 在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发主要是满足企业在大数据平台上的应用开发，与场景有密切的关系。技术层面：数据准备技术：通过标准规范化数据表示、元数据类型和操作方式，为数据的统一存储提供基础。数据存储技术：需要制定关于分布式文件系统、数据仓库的相关标准，解决多类型数据的可靠存储问题。数据平台技术：数据平台涉及到面向服务的体系结构（soa）、数据并行处理（mapreduce）等技术，我国在soa标准化方面已研制了系列标准，具备了支撑大数据发展的良好基础。在数据并行处理技术发面，需要制定接口规范，为上层应用的开发部署提供更好的互操作性支撑。数据处理技术：需要制定大数据分析技术要求、分析过程模型、可视化工具要求等标准，以提高大数据处理产品的质量。大数据平台架构具备四大核心能力：包括hadoop系统、流计算（stream computing）、数据仓库（data warehouse）和信息整合与治理（information integration and governance）。首先我们要有数据源，然后对数据进行收集和存储，在这基础上，再进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据， 这些数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系，他通过机器可以实现自动化，那也许就会成为一种新的模式，不管是商业的，还是其他。然后具体到实际的应用中，大数据能够实现的应用，可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。我们的ddp大数据基础平台，以大数据技术为基础为企业客户搭建统一的大数据共享和分析平台。实现对各类业务进行前瞻性预测及分析，为各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。ddp着力为客户构建统一的数据存储和数据处理资源，围绕企业业务开展大数据应用建设，最终形成面向服务化的数据资产。 5，大数据开发难不难学 大数据开发，难点有以下4个阶段：1、数据采集数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫、通过抓取，或者通过已有应用系统的采集，在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫(使用python或者nodejs制作爬虫软件)，etl工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据，如果这一步通过自动化系统来做的话，可以很方便的管理所有的原始数据，并且从数据的开始对数据进行标签采集，可以规范开发人员的工作。并且目标数据源可以更方便的管理。数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将他们规整的、有方案的整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。2、数据汇聚数据的汇聚是大数据流程关键的一步，你可以在这里加上数据标准化，你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产了，到了一定的量就是一笔固定资产。数据汇聚的难点在于如何标准化数据，例如表名标准化，表的标签分类，表的用途，数据的量，是否有数据增量?，数据是否可用? 需要在业务上下很大的功夫，必要时还要引入智能化处理，例如根据内容训练结果自动打标签，自动分配推荐表名、表字段名等。还有如何从原始数据中导入数据等。3、数据转换和映射经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用?在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两个?三个?数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。经过前面的那几步，在这一步难点并不太多了，如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二，将两个字段的值转换成一个字段，或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。4、数据应用数据的应用方式很多，有对外的、有对内的，如果拥有了前期的大量数据资产，通过restful api提供给用户?或者提供流式引擎 kafka 给应用消费? 或者直接组成专题数据，供自己的应用查询?这里对数据资产的要求比较高，所以前期的工作做好了，这里的自由度很高。大数据开发的难点主要是监控，怎么样规划开发人员的工作?开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据，并且直连数据库。 短期来看，这些问题比较小，可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候，这就是一颗定时炸弹，随时会引爆，然后引发一系列对数据资产的影响，例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降，客户信任度变低。如果自身没有相关基础，确实是需要付出更多的时间精力的，而想要更快地学习掌握大数据，自然需要付出更多的时间精力去钻研。