大數(shù)據(jù)不就是寫SQL嗎?
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免責(zé)聲明~
任何文章不要過度深思！
萬(wàn)事萬(wàn)物都經(jīng)不起審視，因?yàn)槭郎蠜]有同樣的成長(zhǎng)環(huán)境，也沒有同樣的認(rèn)知水平，更「沒有適用于所有人的解決方案」；
不要急著評(píng)判文章列出的觀點(diǎn)，只需代入其中，適度審視一番自己即可，能「跳脫出來從外人的角度看看現(xiàn)在的自己處在什么樣的階段」才不為俗人。
怎么想、怎么做，全在乎自己「不斷實(shí)踐中尋找適合自己的大道」
1 炸一聽
恰恰相反。根據(jù)大部技術(shù)人相對(duì)樸素的認(rèn)知，大數(shù)據(jù)就是Hadoop，寫的不是SQL，是MapReduce，是Java。或者Python，或其他。OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)，才是非SQL不可！
2 更深入的
什么是SQL？什么是數(shù)據(jù)庫(kù)？
什么是JAVA？什么是Scala？什么是Hadoop？
什么叫ETL？什么叫數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？
什么叫數(shù)據(jù)標(biāo)簽？什么叫算法？
什么叫數(shù)據(jù)中臺(tái)？什么叫數(shù)據(jù)中心？
什么叫分析方法？什么叫決策支持？什么叫數(shù)據(jù)挖掘？
還是不要說那么多了，根本學(xué)不完！
3 大數(shù)據(jù)能找到啥工作？
各領(lǐng)域都能找到！包括金融、零售、醫(yī)療、科技、政府...
金融
銀行和金融機(jī)構(gòu)可以用大數(shù)據(jù)分析客戶的信用評(píng)分、風(fēng)險(xiǎn)管理、欺詐檢測(cè)和投資策略。通過對(duì)交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)和客戶行為進(jìn)行分析，金融機(jī)構(gòu)能夠更好地管理風(fēng)險(xiǎn)并為客戶提供個(gè)性化分服務(wù)。
醫(yī)療
大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病預(yù)測(cè)、患者分層、藥物研發(fā)、醫(yī)療保健服務(wù)優(yōu)化。通過分析患者的基因數(shù)據(jù)、生活方式和病史，醫(yī)生可以提前預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)并定制個(gè)性化的治療計(jì)劃。
零售
大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者購(gòu)買記錄、網(wǎng)上搜索行為和社交媒體活動(dòng)，以便更好地了解消費(fèi)者需求，優(yōu)化產(chǎn)品組合和定制有效的市場(chǎng)營(yíng)銷策略。
制造
制造商使用大數(shù)據(jù)分析設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，以提高生產(chǎn)效率、降低成本和確保產(chǎn)品質(zhì)量。
交通
通過分析交通流量數(shù)據(jù)、道路狀況和公共交通數(shù)據(jù)，交通部門可以更好地規(guī)劃城市基礎(chǔ)設(shè)施、優(yōu)化交通流量和減少擁堵。
政府
政府機(jī)構(gòu)使用大數(shù)據(jù)分析來改善公共服務(wù)、預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害、制定政策和打擊犯罪。例如，通過分析犯罪數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，執(zhí)法部門可以預(yù)測(cè)犯罪熱點(diǎn)并部署資源以提高治安水平。
4 大數(shù)據(jù)相關(guān)職位
大數(shù)據(jù)工程師
負(fù)責(zé)構(gòu)建、維護(hù)和優(yōu)化大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)處理管道。大數(shù)據(jù)工程師需要熟悉分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理框架（如Hadoop、Spark等），并具備編程能力。
數(shù)據(jù)科學(xué)家
運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化和其他高級(jí)技術(shù)，為組織提供洞察力并支持業(yè)務(wù)決策。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程和領(lǐng)域知識(shí)，以及良好的溝通和解決問題的能力。
數(shù)據(jù)分析師
負(fù)責(zé)收集、整理和分析數(shù)據(jù)，以識(shí)別業(yè)務(wù)趨勢(shì)、市場(chǎng)行為和消費(fèi)者偏好等。數(shù)據(jù)分析師需要熟悉數(shù)據(jù)分析工具（如Excel、SQL等）、統(tǒng)計(jì)學(xué)和可視化技術(shù)，并具備批判性思維]和溝通能力。
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師
負(fù)責(zé)開發(fā)、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以解決實(shí)際問題。機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法、編程語(yǔ)言（如Python、R等）和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等）。
數(shù)據(jù)可視化專家
將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖表、圖形和儀表板，以便向非技術(shù)人員傳達(dá)數(shù)據(jù)洞察。數(shù)據(jù)可視化專家需要掌握可視化工具（如Tableau、D3.js等）和設(shè)計(jì)原則，并具備良好的溝通能力。
數(shù)據(jù)架構(gòu)師
設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，以滿足組織的數(shù)據(jù)需求和業(yè)務(wù)目標(biāo)。數(shù)據(jù)架構(gòu)師需要熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)治理等領(lǐng)域。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
負(fù)責(zé)規(guī)劃、開發(fā)和管理基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理需要具備數(shù)據(jù)分析、項(xiàng)目管理和市場(chǎng)營(yíng)銷等多方面的技能。
所以！大數(shù)據(jù)專業(yè)人士需要具備一定的編程、統(tǒng)計(jì)、領(lǐng)域知識(shí)和溝通能力，以便在這個(gè)領(lǐng)域取得成功。
5 大數(shù)據(jù)技術(shù)棧
大數(shù)據(jù)技術(shù)棧包括許多不同的工具和框架，用于處理、存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù)。以下是一些常見的大數(shù)據(jù)技術(shù)棧組件：
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理
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Hadoop：一種分布式數(shù)據(jù)處理框架，用于存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)。Hadoop包括HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以及MapReduce用于處理數(shù)據(jù)。 -
Apache Spark：一種快速的大數(shù)據(jù)處理引擎，比Hadoop MapReduce更高效。Spark支持批處理和流處理，并提供了用于機(jī)器學(xué)習(xí)和圖計(jì)算的庫(kù)。 -
Flink：一種分布式流處理框架，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。
數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
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NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)：如MongoDB、Cassandra和Couchbase等，用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 -
列式數(shù)據(jù)庫(kù)：如Apache HBase和Google Bigtable等，用于存儲(chǔ)和查詢大量數(shù)據(jù)。 -
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：如Amazon Redshift、Snowflake和Google BigQuery等，用于存儲(chǔ)和分析大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)集成和ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）
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Apache NiFi：一種數(shù)據(jù)集成工具，用于從多種數(shù)據(jù)源提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)。 -
Apache Kafka：一種分布式流處理平臺(tái)，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和處理。 -
Talend：一種數(shù)據(jù)集成和ETL工具，用于數(shù)據(jù)預(yù)處理和管道構(gòu)建。
機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘
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Scikit-learn：一個(gè)用于Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了許多常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 -
TensorFlow：一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，由Google開發(fā)，主要用于深度學(xué)習(xí)。 -
PyTorch：一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，由Facebook開發(fā)，主要用于深度學(xué)習(xí)。 -
XGBoost：一種高效的梯度提升決策樹算法，用于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)。
數(shù)據(jù)可視化
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Tableau：一種商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，用于創(chuàng)建儀表板和報(bào)告。 -
Power BI：一種由Microsoft開發(fā)的數(shù)據(jù)可視化和商業(yè)智能工具。 -
D3.js：一個(gè)用于JavaScript的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文檔庫(kù)，用于創(chuàng)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化。
編程語(yǔ)言
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Python：一種廣泛用于數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的編程語(yǔ)言，擁有豐富的庫(kù)和社區(qū)支持。 -
R：一種專注于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形展示的編程語(yǔ)言，常用于數(shù)據(jù)分析和可視化。 -
Scala：一種兼容Java的編程語(yǔ)言，常用于Apache Spark
數(shù)據(jù)管道和工作流調(diào)度
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Apache Airflow：一種用于創(chuàng)建、調(diào)度和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道的工具，可以通過Python腳本來定義任務(wù)。 -
Luigi：一個(gè)由Spotify開發(fā)的Python庫(kù)，用于構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)管道和工作流。 -
Apache Beam：一種用于構(gòu)建批處理和流處理數(shù)據(jù)管道的統(tǒng)一編程模型。
分布式計(jì)算平臺(tái)
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Kubernetes：一種容器編排平臺(tái)，用于部署、擴(kuò)展和管理容器化應(yīng)用程序，支持大數(shù)據(jù)應(yīng)用的彈性部署。 -
Mesos：一種分布式計(jì)算資源管理和調(diào)度平臺(tái)，用于部署大數(shù)據(jù)應(yīng)用和容器化服務(wù)。
數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)治理：
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Apache Hudi：一種用于構(gòu)建和管理大數(shù)據(jù)湖的開源庫(kù)，支持增量處理和實(shí)時(shí)查詢。 -
Delta Lake：一個(gè)用于構(gòu)建數(shù)據(jù)湖的開源存儲(chǔ)層，提供了事務(wù)、版本控制和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等功能。 -
Apache Atlas：一個(gè)數(shù)據(jù)治理和元數(shù)據(jù)管理工具，用于跟蹤數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)生命周期。
實(shí)時(shí)分析和流處理：
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Apache Storm：一種分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，用于處理大量數(shù)據(jù)流。 -
Apache Samza：一種分布式流處理框架，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用。
寫在最后
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