大连大数据培训课程：该如何精细地学大数据开发

大连大数据培训课程：该如何精细地学大数据开发

  大数据开发工程师，很多人都向往的职业，但总有这样那样的理由，在逼迫这自己放弃。明明知道大数据良好的前景，明明知道学完大数据可以找到一份很好的工作，但就是不会对自己下狠心。大连千锋大数据培训老师总结了学生在学习大数据开发过程中遇到的难点，帮助大家逐一攻克难关！
大数据开发，有4个阶段：
    1、数据采集
    数据采集有线上和线下两种方式，线上一般依靠爬虫、抓取，或者用已有应用系统的采集，在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫（使用python或者nodejs制作爬虫软件），ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据，如果这一步用自动化系统来做的话，可以很方便的管理所有的原始数据，并且从数据的开始对数据进行标签采集，可以规范开发人员的工作。并且目标数据源可以更方便的管理。
    数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将他们规整的、有方案的整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。


    2、数据汇聚
    数据的汇聚是大数据流程关键的一步，你可以在这里加上数据标准化，你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产了，到了一定的量就是一笔固定资产。
数据汇聚的难点在于如何标准化数据，例如表名标准化，表的标签分类，表的用途，数据的量，是否有数据增量？，数据是否可用？ 需要在业务上下很大的功夫，必要时还要引入智能化处理，例如根据内容训练结果自动打标签，自动分配推荐表名、表字段名等。还有如何从原始数据中导入数据等。
    3、数据转换和映射
    经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用？在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两个？三个？数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。
经过前面的那几步，在这一步难点并不太多了，如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二，将两个字段的值转换成一个字段，或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。
    4、数据应用
    数据的应用方式很多，有对外的、有对内的，如果拥有了前期的大量数据资产，是用restful API提供给用户？还是提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 又或者直接组成专题数据，供自己的应用查询？这里对数据资产的要求比较高，所以前期的工作做好了，这里的自由度很高。
    大数据开发的难点主要是监控，怎么样规划开发人员的工作？开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据，并且直连数据库。 短期来看，这些问题比较小，可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候，这就是一颗定时炸弹，随时会引爆，然后引发一系列对数据资产的影响，例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降，客户信任度变低。
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