想要在大數據時代下確定大數據的學習方向，首先要確定大數據的工作崗位方向，在大數據的世界里面主要有三個方向，大數據開發師、大數據運維師、大數據架構師。知道了這三個方向那么我們就可以選擇其中的一個方向作為學習目標選擇合適的大數據培訓機構。

什么是大數據開發師？

圍繞大數據系平臺系統級的研發人員， 熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平臺的核心框架。深入掌握如何編寫MapReduce的作業及作業流的管理完成對數據的計算，并能夠使用Hadoop提供的通用算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平臺監控、輔助運維系統的開發。
通過學習一系列面向開發者的Hadoop、Spark等大數據平臺開發技術，掌握設計開發大數據系統或平臺的工具和技能，能夠從事分布式計算框架如Hadoop、Spark群集環境的部署、開發和管理工作，如性能改進、功能擴展、故障分析等。

什么是大數據運維師？

了解Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平臺的核心框架，熟悉Hadoop的核心組件：HDFS、MapReduce、Yarn；具備大數據集群環境的資源配置，如網絡要求、硬件配置、系統搭建。熟悉各種大數據平臺的部署方式，集群搭建，故障診斷、日常維護、性能優化，同時負責平臺上的數據采集、數據清洗、數據存儲，數據維護及優化。熟練使用Flume、Sqoop等工具將外部數據加載進入大數據平臺，通過管理工具分配集群資源實現多用戶協同使用集群資源。通過靈活、易擴展的Hadoop平臺轉變了傳統的數據庫和數據倉庫系統架構，從Hadoop部署實施到運行全程的狀態監控，保證大數據業務應用的安全性、快速響應及擴展能力！

什么是大數據架構師？

圍繞大數據系平臺系統級的研發人員， 熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平臺的核心框架。深入掌握如何編寫MapReduce的作業及作業流的管理完成對數據的計算，并能夠使用Hadoop提供的通用算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平臺監控、輔助運維系統的開發。
通過學習一系列面向開發者的Hadoop、Spark等大數據平臺開發技術，掌握設計開發大數據系統或平臺的工具和技能，能夠從事分布式計算框架如Hadoop、Spark群集環境的部署、開發和管理工作，如性能改進、功能擴展、故障分析等。

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