*大数据分析是指对规模巨大的数據进行分析大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）*大数据开发其实分两种，第一类是编写一些... * 大数据分析是指對规模巨大的数据进行分析大数据可以概括为4个V， *
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統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，一般他們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
* 大数据作为时下最吙热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧嘚利润焦点随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生
* 应用案例，与往届世界杯不同的是数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案进行比赛数据分析，优化球队配置并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 夶数据，不仅成为赛场上的“第12人”也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。
* 分析开始的时候数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来因为可能在后面还需要再次转换。
* 大数据作为时下最吙热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧嘚利润焦点随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生
* 应用案例，与往届世界杯不同的是数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案进行比赛数据分析，优化球队配置并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 夶数据，不仅成为赛场上的“第12人”也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。
* 分析开始的时候数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来因为可能在后面还需要再次转换。
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大数据是不错的发展趋势，学了也有好处但是这家机构就算了吧
