大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于高端网站建设开发的问题，于是小编就整理了1个相关介绍高端网站建设开发的解答，让我们一起看看吧。
大数据开发主要做哪些工作？
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。
大数据开发工程师的主要工作内容：
1、负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；
2、主要从事网络日志的大数据分析工作，包括：网络日志的数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发;
3、负责网络安全业务主题建模等工作。
相关：
***s://***.toutiao***/i6618826530220933636/
大数据方面有很多的技术：
一是大数据平台本身，一般是基于某些Hadoop产品如CDH的产品部署后提供服务。部署的产品里面有很多的组件，如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等，一般都是基于Java的；
二是ETL，即数据抽取过程；大数据平台中的原始数据一般是来源于公司内的其它业务系统，如银行里面的信贷、核心等，这些业务系统的数据每天会从业务系统抽取到大数据平台中，然后进行一系列的标准化、清理等操作，再然后经过一些建模生成一些模型给下游系统使用； ETL一般对应有一个调度平台，一般是J***a等技术实现的，基于Kettle进行封装；因此在ETL过程中有以下工作：一是调度平台的开发（也可以是产品部署）；二是ETL过程中需要使用到的一些Shell脚本的开发；三是ETL及建模过程中调用的一些SQL过程的开发；当然也还有模型的设计等较为高级的工作；
三就是数据分析了；在数据收集完成后基于这些数据要做一些什么样的处理，典型的如报表应用，那每天可能就是写SQL开发报表了；还有一些如风险监测等平台，都要基于大数据平台收集的数据来进行处理；更往上就是一些如客户行为预测分析等分析场景，这个时候就需要使用一些更加专业的数据分析工具如SAS或者其它的一些更加高级的语言如Python、R语言等来进行数据挖掘及分析了。
你所说的大数据平台开发，需要明确到底是哪方面的开发才能做进一步的解答。
- 大数据开发应该是大型数据库的抓取、处理、分析、得出想要的结论这样的体系，基本也是需要写代码的。个人感觉和J***a类似，只是领域不同，一般数据用“量级”来显示的时候就需要代码处理了。
- 总的来说，大数据开发要求更多一点，除了开发能力还需要数据分析能力、数据建模等等。
大家好，我是Lake，专注大数据技术、程序员经验、互联网科技见解分享。
作为一个软件工程师，我个人目前从事的就是大数据方向。目前大数据可以分成很多具体的方向：大数据平台开发、大数据分析师(BI)、大数据运维、大数据处理(ETL)、大数据组件开发(偏大数据组件底层)。不同的工作方向，其工作内容还是有一定差异的，下面我来说下不同工作岗位具体的工作内容：
大数据平台开发更偏向对整体数据平台功能性开发，比如离线计算平台、实时计算平台、算法推荐平台等等。平时用的较多的语言是J***a，其更偏向于J***a开发。如果用户是上层用户，大数据相关组件作为最低层，大数据平台就桥接着用户和大数据组件，方便用户使用大数据组件的功能。
大数据分析师(BI同学)更多的是对我们已有的线上数据进行价值分析，从相关的线上用户所产生的数据中，发现出一些潜在的商业价值，能够更好的去***决策层的战略决定。BI需要对数据敏感、细心，善于从数据中发现业务价值，平常很多工作就是数据可视化、简单化、深入化、PPT化。
大数据运维同学主要是保障公司相关机器集群的稳定，使得它们不能出现故障。当申请到新的机器时，会在新机器上面部署各种大数据组件组成的集群。同样，当有业务同学需要用到机器时，可以给大数据运维同学提[_a***_]。当大数据组件集群突然因为什么变得集群不稳定时，运维同学需要去定位问题和解决问题，运维同学平时用的较多的Linux Shell脚本和命令行等，其职位更偏向于为其他同学提供机器稳定保障。
ETL同学(数仓同学)则是对我们的线上数据进行数据加工，形成DWD层(公共明细层)、DWS层(公共汇总层)，形成统一的指标口径。ETL同学会根据不同的业务需求，一般使用SQL进行数据指标的加工，指导业务同学更好的运营相关业务。同时ETL同学更关注业务指标的口径，在指标开发的过程中，使用数仓模型对业务数据进行建模，便于开发的指标数据更加统一，减少口径偏差。
到此，以上就是小编对于高端网站建设开发的问题就介绍到这了，希望介绍关于高端网站建设开发的1点解答对大家有用。
