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小公司限于人力有限，數(shù)據(jù)流的響應(yīng)時間有可能是天級或小時級；大公司對數(shù)據(jù)流的響應(yīng)要求極高，有可能是分鐘級、秒級甚至亞秒級。很多朋友都發(fā)現(xiàn)，在今日頭條剛剛搜索過某一個內(nèi)容，下一分鐘就能收到相似內(nèi)容的推薦了，因為大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師提供了這種秒級數(shù)據(jù)管道。技能要求無論是大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)工程師還是大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師都對從業(yè)人員的“編程開發(fā)”和“大數(shù)據(jù)”大數(shù)據(jù)要求比較高，而且數(shù)據(jù)量越大的公司，對技能要求越高。
公司一般要求工程師在Java和Scala語言上，基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，構(gòu)建實時或批量的數(shù)據(jù)流。但公司與公司的差異很大，整個技術(shù)棧和工作內(nèi)容與公司架構(gòu)高度相關(guān) 。某招聘APP上對大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的技能要求：Java、Scala、Linux、Hadoop、Kafka、Spark、Flink等。面試時一般會重點考察候選人對Google大數(shù)據(jù)三大論文的理解，即MapReduce、GFS和BigTable，分別對應(yīng)了開源的Hadoop MapReduce、HDFS和HBase，這三篇論文也被稱為驅(qū)動大數(shù)據(jù)的三駕馬車。
大數(shù)據(jù)平臺是什么？什么時候需要大數(shù)據(jù)平臺？

【10個最流行的大數(shù)據(jù)分析工具,大數(shù)據(jù)處理平臺】謝邀！最近我和我的團隊一直在做一些大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，我來回答一下這個問題。首先是第一個問題，大數(shù)據(jù)平臺是什么？當我們說到一個平臺的時候，我們的意識里面往往就知道，這里面肯定不止一樣?xùn)|西，它是很多東西的一個集合，大數(shù)據(jù)平臺也是一樣，首先如果用幾個字來描述它的話就是“它是一個數(shù)據(jù)解決方案”，進一步解析就是：大數(shù)據(jù)平臺它是一個以分布式存儲為基礎(chǔ)，集成了數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)輸出等工具集的一個數(shù)據(jù)解決方案。
它的核心使命是提供數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析服務(wù)給目標客戶。那么它的核心組成部分是什么呢？實現(xiàn)的方法有多種，我就舉一個最典型的大數(shù)據(jù)平臺結(jié)構(gòu)作為說明。目前無論是國內(nèi)或者國外，應(yīng)用最廣泛也是最典型的大數(shù)據(jù)平臺是以Hadoop為核心進行功能延伸的生態(tài)系統(tǒng)，業(yè)內(nèi)把它叫做Hadoop生態(tài)，它開源并且免費使用，它長什么樣子？它的面目基本上是這樣：從上圖我們得知，它就是一套以Hadoop分布式文件系統(tǒng)為核心的數(shù)據(jù)處理工具集，目的是為了向用戶提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)的一個集成解決方案。
什么時候需要大數(shù)據(jù)平臺？簡單的說就是當數(shù)據(jù)總量大到傳統(tǒng)單機數(shù)據(jù)解決方面沒辦法存儲，分析，計算時就要用到大數(shù)據(jù)平臺。舉例說，家用電腦目前一般是配置2TB大小的硬盤(存儲容量約等于于18個128G的iPhone)，一般幾萬塊錢的商用服務(wù)器容量大約在32TB容量，高端的單機存儲器可以達到100TB以上，但是數(shù)據(jù)量如果再大比如上跳一個數(shù)量級1000TB,也就是1PB左右，單機系統(tǒng)就無能為力了，不單是存儲容量無能為力，計算能力也無法應(yīng)對了，因為我們知道，單臺計算機的性能是有極限的，數(shù)據(jù)太多磁盤檢索讀取的速度就會變慢，CPU和內(nèi)存壓力也會變大，這個時候需要完成一個數(shù)據(jù)分析任務(wù)就要耗時很長，那么這個時候大數(shù)據(jù)平臺就派上用場了，大數(shù)據(jù)平臺的一個特性就是多臺計算機組成一個集群集體并行作戰(zhàn)，并且理論上可以無限拓展。
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