ビッグデータの開発は難しい動作しますか？
今日の社会は急速な発展、技術開発、近づいて人々の間の情報の流れと交換、より多くの便利な生活の社会で、ビッグデータ製品は、このハイテク時代です。ビッグデータは「ビッグ」にではなく、むしろ「役に立ちます。」値の内容は、採掘のコストは量よりも重要です。したがって、大企業のためのデータの開発と分析のために特に重要です。才能のビッグデータ開発が熱くなってきました。
大規模なデータ関係者がいることを非常に人気がありますが、一部の人々が懸念されていますが、大規模なデータ展開あまり残業した後、すべてのより多くの躊躇、より困難になるであろう。今日では、大規模なデータ開発の実際のケースをブリーフィングするための共同教育の数は、大規模なデータシムの開発を理解することは難しいことではありません。
まず、我々は、大規模なデータコンテンツ開発の日々の仕事を理解します：
（1）大規模なデータクレンジング、店舗、プロセス、アーキテクチャ設計と開発シナリオ分析を担当し、ビッグデータ製品の開発を担当。
（2）統計的または機械学習アルゴリズム、分類およびクラスタリング、および予測モデリングなどの統計分析のための構造化データの使用、通信およびオペレーション、製品、研究開発部門、彼らのニーズを特定し、データ分析や統計を提供およびその他のサポート。
高い並行性、高可用性アーキテクチャなどのビジネスデータベースシステムアーキテクチャ設計、高性能アーキテクチャを担う（3）深さの最適化は、現在のアーキテクチャまたは設計ビジネスシナリオの実現可能性を最適化して、データベースの責任です。
（4）大規模な分散データサービスプラットフォームの構築、および関連建築会社は、大容量データ記憶装置、オフライン/リアルタイムコンピューティング、リアルタイムクエリ大型データシステム運用保守システムを含みます。
主な作品：
まず、大規模なデータ要件の研究と関連する動作環境分析の参加、技術文書を書きます。
第二に、開発計画のプロジェクトの概要設計、詳細設計、準備と実施。
第三には、嵐、カフカ、水路、スパーク、コードを完了し、システム開発環境に関連する大規模なデータを構築する FLINK や他の大規模なデータコンポーネントは、機能、チューニング、ソースコードの解釈を達成するために、あなたはビッグデータの開発に興味がある場合は、必要システムをビッグデータを学習する単語をケリJunyangを学ぶために大規模なデータ交換技術に追加することができます：522 189 307、コースの説明を理解するために、リソースを学習へのアクセスを追加することを歓迎。
第四に、完全な技術指導ストーム、カフカ、水路、スパーク、FLINKや他の大規模なデータコンポーネント、トラブルシューティングや修理作業の技術的要素の完成。
プロジェクト全体の開発と最適化を提供するために、リアルタイム処理アーキテクチャのための5つのシナリオ。
ビュー、実際の作業の上記の点からは、ビッグデータの開発は、ステップバイステップであることが必要であるが、需要の変化により、プロジェクトスケジュールに変化するので、時には残業する必要があります。しかし、全体として、残業時間の偉大なデータの開発は非常に長いではありません。
