最近后台收到很多私信,内容大都差不多,总结下来就是:目前在学习大数据专业,想提前了解一下大数据开发工程的工作职责是怎么的?需要提前准备些什么?大数据分了哪些岗位?笔者已从事数据开发工作三年有余,结合自己的工作经历和几位同行的经验来聊聊这几个问题。希望可以帮到你。1、什么是大数据大数据的几个明显的特点:海量的数据数据多样性数据增速快以上特点带来了数据的存储和计算问题,大数据技术的出现就是为了解决
大数据架构是在现代企业数据领域扮演着至关重要的角色,他们负责制定、实施和优化大数据系统的策略。随着数据规模的日益扩大,复杂的问题开始浮出水面,急需系统的解决方案。本文将详细阐述相关的技术原理、架构解析及性能优化等方面,通过复盘记录的方式帮助大家更好地理解和应对大数据架构所面临的挑战。 ### 背景描述 大数据架构的任务涉及对分布式系统的维护与优化,这包括对数据流的监控、
原创 6月前
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在当今互联网时代,大数据的应用越来越广泛,而作为大数据领域的一员,成为一名优秀的大数据工程是至关重要的。本文将针对初入行的小白,展示如何实现成为一名大数据工程。首先,我们要明确整个流程,然后详细介绍每一步需要做什么,并附上相应的代码示例。 整体流程如下: | 步骤 | 操作 |
原创 2024-05-22 11:16:38
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说明:大数据时代,传统大数据升级换代很常见,也是个不错的机会。如果想系统学习大数据,主要是实战强、含金量高、专注度高,有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器,真枪实弹传授上千大数据集群经验。 课程介绍: 这是专门为IT人员设计的高端大数据课程,可能也是目前的 only  one!课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点,再邀请几位年薪6
SpringBoot实用篇 回到SpringBoot基础篇->实用篇-->开发实用篇->原理篇 下面就从实用篇开始讲,在运实用篇中,我给学习者的定位是玩转配置,为开发实用篇中做各种技术的整合做好准备工作。与开发实用篇相比,实用篇的内容显得略微单薄,并且有部分知识模块在运实用篇和开发实用篇中都要讲一部分,这些内容
1、负责公司大数据平台的部署、管理、优化、监控报警,保障平台服务7*24稳定可靠高效运行;2、深入理解公司大数据平台架构,发现并解决性能瓶颈,支撑业务和数据量的快速增长;3、开发大数据自动化、监控报警、故障处理相关脚本和工具; 4、负责Hadoop/spark/kafka等集群服务、业务监控、持续交付、应急响应、容量规划等。 大数据生态圈部署实战(最好是自动化的部署):这块
转载 2024-08-15 00:49:56
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负责hbase跨机房迁移,数据同步,备份,升级性能问题处理,regionserver扩缩容,hmaster处理,监控hadoop,yarn,zk部署小文件处理,datanode oom处理,大数据故障处理
原创 2024-07-07 20:11:58
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众所周知,云计算改变了整个传统IT产业的基础架构,而大数据则改变了IT业务模式。那么在云计算大数据时代,传统的Linux系统应该怎么顺应技术的发展呢?今天我们就来聊一聊大数据工程。1.工程都有哪些岗位一图胜千言,针对工程在公司都有哪些岗位,我们不妨看看下面这张图。2.大数据的工作职责【职责1】规划部署01 根据业务规划和未来业务演进评估集群规模、存储规模、算力需求、技术选
通俗的理解即为运行和维护,来保证系统和网站的正常运行,维护它们的安全。保证7×24小时的正常运行,数据的稳定、不丢失,并持续进行系统及网站的优化。那它具体是做什么的呢?1. 备份有备无患,总是没错的!!!从数据库的备份、程序的备份到系统的备份,通过备份的方式,来防止数据的丢失。以免数据的故障或其他原因,让数据都消失了,造成一场不小的“灾难”。2. 监视对日常的系统进行监视和管理,避免出现不必要
先自我包装一下,本人是这个实在人。由于要生存,就面临着找工作。学习期间学校C#语言,但是对这个技术不是很感兴趣,也很少写代码。于是乎毕业找工作到处碰壁,好不容易有个公司收留我,就去上班了,工作了一个月,由于对代码的厌恶,很快就辞职待业了!回到家中,左思右想,自己到底适合干什么,IT互联网公司那么多,总有一份工作适合自己的,就说说最近这份工作吧!是做反恐情报侦察,大数据系统工作的,接下来我就说说
转载 2024-05-16 22:01:52
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ELK的概述ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架,可见Elasticsearch提供的搜索
        俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家、设计数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能
在今天的大数据时代,大数据平台的搭建是至关重要的,而Kubernetes(K8S)作为一个功能强大的容器编排工具,可以帮助我们更高效地管理大规模的容器化应用。在本文中,我将教会你如何实现大数据平台搭建,通过使用K8S来管理和部署大数据应用。 整个搭建过程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 操作 | |-----|------| | 1 | 搭建K8S集群 | | 2 | 部署
原创 2024-04-30 10:57:17
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在Kubernetes(K8S)中实现大数据监控系统是一项非常重要的任务,它可以帮助我们监控集群中的大数据应用和资源使用情况,从而更好地进行运管理。在本篇文章中,我将指导你如何实现一个简单的大数据监控系统。 ### 流程概览 首先,让我们来看一下整个实现过程的流程概览: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 配置Prometheus和Grafana监控组件
原创 2024-05-24 10:07:02
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数据库管理    备份MONGODB服务器    执行mongodump    //默认使用本地连接127及端口连接本地数据库    数据库恢复到备份之前的状态:    mongorestore --drop 
原创 2017-12-12 16:38:07
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大数据学习指南,技术栈要求等,建议收藏!
转载 2021-06-23 11:00:39
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 一、概述    数据 库服务服务是指针对用户数据库开展的软件安装、配置优化、备份策略选择及实施、数据恢复、数据迁移、故障排除、预防性巡检等一系列服务。二、主要服务内容     1、数据库安装与配置;主要指定制数据库安装配置方案,检查软件安装环境,安装数据库软件,完成数据库配置,并测试之;   
大数据开发独揽大权大数据技术很早就在BAT这些公司生根发芽,但直到14、15年大数据技术才广泛应用在各大互联网公司,大数据技术由此深入各行各业。 此时大数据开发人才非常紧缺,很多公司大数据从立项,到大数据平台构建,到项目整个流程开发,到后期大数据项目的,都是由大数据开发人员一手完成(此时少有专业大数据人才)。但随着公司数据越来越多,业务越来越复杂,大数据集群规模越来越大,大数据团队也越来越
之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的运行环境搭建写分享,有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包,不知道有没有去下载安装一探究竟。关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了,这几天有点空闲把大快DKM大数据管理平台的内容整理了一些,作为DKHadoop相配套的管理平台,是有必要对DKM有所了解的。DKM 是DKHadoop管理平台。作为大数据平台端到端Apache Hadoop 的
Linux工程到底是做什么的?           如果你想要进入管理领域这一行,首先你应该了解linux工程是干什么的。他主要是对Linux下各种网络服务、应用系统、监控系统等进行自动化脚本开发的工作,并根据项目对系统进行性能优化。          Linux
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