學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)有哪些就業(yè)方向？

對(duì)于大數(shù)據(jù)稍有了解的人都知道，大數(shù)據(jù)主要的編程語言，是使用Java來完成的，而Java之外，也要求一定的Scala基礎(chǔ)，這樣才能在大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)習(xí)當(dāng)中，更好地掌握相關(guān)技術(shù)框架。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)有哪些就業(yè)方向?

大數(shù)據(jù)就業(yè)大致三個(gè)方向

1、EasyMall項(xiàng)目

EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng)，是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng)。系統(tǒng)包括：后臺(tái)系統(tǒng)、前臺(tái)系統(tǒng)、新單點(diǎn)登錄SSO、購(gòu)物車系統(tǒng)、商品搜索系統(tǒng)。涉及到的技術(shù)有：Maven講解、富文本編輯器KindEditor、EasyUI、Nginx、HttpClient，Jsonp，Redis，RabbitMQ，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)Percona版，Amoeba，Lucene&Solr。/2、FLUX網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目

通過在網(wǎng)站的前臺(tái)頁(yè)面中進(jìn)行js埋點(diǎn)收集用戶訪問網(wǎng)站的行為信息，再由大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析進(jìn)而得到網(wǎng)站的PV、UV、VV、Bounce Rate、獨(dú)立ip、平均在線時(shí)長(zhǎng)、新獨(dú)立訪客、訪問深度等信息，來引導(dǎo)網(wǎng)站針對(duì)性的做出升級(jí)改進(jìn)，提高整個(gè)網(wǎng)站的訪問效率，提升用戶粘度。整個(gè)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)分析三部分，數(shù)據(jù)分析又分為離線數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的不同的實(shí)時(shí)性需求。

3、用戶畫像、推薦系統(tǒng)項(xiàng)目

基于電商網(wǎng)站的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、訪問日志構(gòu)建用戶的畫像，描述用戶特征，為后續(xù)精準(zhǔn)營(yíng)銷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過收集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志系統(tǒng)中訪問日志信息構(gòu)建基于hive的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，使用spark作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)用戶畫像。基于協(xié)同過濾算法 實(shí)現(xiàn)基于商品的推薦系統(tǒng)，為電商網(wǎng)站商品推薦提供支持。通過收集日志系統(tǒng)信息到kafka、獲取用戶畫像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，通過sparkstraming作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)商品推薦。

數(shù)據(jù)遷移(DataMigration)

數(shù)據(jù)遷移又稱分級(jí)存儲(chǔ)管理，是一種將離線存儲(chǔ)與在線存儲(chǔ)融合的技術(shù)。將高速、高容量的非在線存儲(chǔ)設(shè)備作為磁盤設(shè)備的下一級(jí)設(shè)備，將磁盤中常用的數(shù)據(jù)按指定策略自動(dòng)遷移到磁帶庫(kù)等二級(jí)容量存儲(chǔ)設(shè)備上。

當(dāng)需要使用這些數(shù)據(jù)時(shí)，分級(jí)存儲(chǔ)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將這些數(shù)據(jù)從下一級(jí)存儲(chǔ)設(shè)備調(diào)回到上一級(jí)磁盤上。

數(shù)據(jù)冗余是指同一個(gè)數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中多次重復(fù)出現(xiàn)。消除數(shù)據(jù)冗余的目的是為了避免更新時(shí)可能出現(xiàn)的問題，以便保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。

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