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  • 为什么越来越多的企业急招Java大数据工程师? 为什么马云如此看重Java大数据技术? 为什么人人都在讨论Java大数据? 为什么企业如此重视Java大数据? 今天达妹整理一个行业报告,来告诉你答案。 毫无疑问,各行...

    为什么越来越多的企业急招Java大数据工程师?

    为什么马云如此看重Java大数据技术?

    为什么人人都在讨论Java大数据?

    为什么企业如此重视Java大数据?

    今天达妹整理一个行业报告,来告诉你答案。

    毫无疑问,各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中,几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域,并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业,具体来说,软件和自动化是最基本的术语,并且用于处理循环的每个阶段。

    相较于稳定性而言,企业更关心的是敏捷性和创新性,通过大数据技术,可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新,而且还具有预测未来发展趋势的能力,使企业占据有竞争力的优势。

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    让我们找到行业广泛采用大数据的原因:

    1

    大数据是企业核心竞争力,也是公司的软实力


    大数据席卷了全球,并带来了惊人的利益,这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益,这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术,为客户提供高端服务。

    “采用大数据,云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》

    在戴尔开展的一项调查中显示,采用大数据、云计算以及移动战略的企业中,优势更加明显,也就是,这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用,在这一结果令人惊讶不已。

    虽然大数据尚处于初级阶段,但通过在处理过程中,融合这一理念,将为企业赢得50%的利润。显然,在如今的商业中,大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。

    2

    掌握数据能力,开采‘暗数据’


    全球著名的咨询公司Gartner公司对黑暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产,通常不能用于其他目的”。

    然而,大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用,并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富,这一点令人惊讶不已。通过大数据分析,这些公司可以加快流程,从而降低运营成本。

    3

    软件正在吞噬整个世界,数据争夺战正在打响


    我们目前处于数据驱动型经济中,如果无法分析当前或未来的趋势,任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。

    客户逐渐成为所有组织的焦点,对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下,业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求,可以以许多方式使组织受益。

    4

    决策指导,更智能更快捷更精准


    在这个激烈的竞争时代,人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望?虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式,但公司应当如何展现其独一无二?答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手,做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定,而且应该尽可能做出又快又明智的决定,使公司能够在积极的主动出击。

    将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据,从而有助于管理者以系统的方式分析其决策,并在需要时采取替代方法。

    5

    以用户为中心,用户行为数据是营销关键


    现在客户有机会随时随地购物,在相关信息帮助下,对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢?答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的,因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好,这样可以使公司采取更快捷的应对措施。

    例如,亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力,从一个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势,并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息,从而来为客户服务。此外,亚马逊通过实时监控全球15亿种产品,成功满足了客户的需求。

    6

    通过利用数据仓库使数据资产变现


    这些公司越来越大,因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而,公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山,让分析师和工程师深入研究,并提供新颖而又有意义的见解。

    经过这番分析,有一件事值得肯定的是,这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端,并伴随着强大的实时大数据分析能力。

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  • 大数据技术概述

    大数据技术概述-生态圈
    在这里插入图片描述

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  • 1. 熟悉大数据的市场与现状,在企业中的应用方向 2. 了解Hadoop的概念和生态圈等。 3. 掌握Linux基本命令和VI编辑器。 4. 掌握Hadoop的安装和常见错误分析。 5. 掌握MapReduce工作原理和编程模型,并能进行相应...

    (一)专业实习主要内容及进程

    1.  熟悉大数据的市场与现状,在企业中的应用方向

    2.  了解Hadoop的概念和生态圈等。

    Hadoop是apache基金会提供的一套开源、可伸缩、可靠的用于分布式存储和计算的框架。

    3.  掌握Linux基本命令和VI编辑器。

    由林纳斯-托瓦斯在大学期间仿造Unix系统编写的一套免费的操作系统

    常见的基础命令、vim文本编辑器、免密登录、 软件包管理

    4.  掌握Hadoop的安装和常见错误分析。

    5.  掌握MapReduce工作原理和编程模型,并能进行相应的开发。

    Hadoop的分布式计算框架,将数据的计算分成了map和reduce两个部分;用于解决海量数据的计算问题。

    6.  掌握Hive的安装、常见操作和清洗日志文件。

    hive是基于Hadoop的数据仓库框架,提供了一种SQL方言,可以查询存储在HDFS上的数据;底层将SQL查询或插入转换为MR 的job程序在Hadoop集群上运行。

    hive将数据组织成数据库表,通过数据库表来操作来为数据赋予结构。

    7.  掌握Sqoop的概念、安装。

    SQL-TO-HADOOP工具,允许用户将数据从结构化存储器MySQL抽取到Hadoop中,用于后续作进一步的处理,以供MR、hive来使用;也可以使用将数据从Hadoop、hive导出到结构化存储器,给其他的客户端:企业级开发的应用使用。

    8.  掌握MySQL和HDFS的双向数据导入。

    sqoop命令单独执行没有任何意义,需要使用sqoop提供的一系列的工具以供执行相应的操作

    a. export      Export an HDFS directory to a database table :将HDFS上的目录中的文件导出到数据库中

    b. import      Import a table from a database to HDFS:将数据库表的数据导入到HDFS指定的文件

    9.  能运用Hadoop生态圈的多个组建进行简单的综合开发。

    10.   Zebra项目数据处理和展示。

     

    电信运营网络基站:覆盖一定的区域,接收该区域内用户对互联网的访问,基站会将用户的访问转发到对应的服务器,并将服务器的响应传回给用户。但基站并不是仅仅是转发的功能,也会将用户的访问信息记录到全网日志中。

    随着移动互联网的发展,大家可以很方便的通过手机、ipad或电脑等智能设备,通过连接基站访问网站,其访问信息会通过基站在网络中传递,并将用户的访问信息记录到全网日志中, 基站每天会记录大量的用户访问日志,我们通过对基站收集的用户上网数据进行分析,得到受欢迎的应用排行、网站表现力等。

    因为每天基站记录的日志信息数据量非常巨大,并不能简单的通过单机的程序对该日志文件做处理,这也就成了我们说的海量数据,这个时候我们就需要借助大数据的分布式处理方式对日志文件做分析处理。

    (请按专业实习时间或实习内容顺序进行陈述。要求500字(包括图表)以上。表格不够可加页)

    (二)主要收获与体会

     

     

    (请按专以下条目进行陈述。要求1500字(包括图表)以上。表格不够可加页)

    1.能够在工程实践、科技活动、实验设计、课程设计、毕业设计(论文)中应用数学、自然科学和专业工程基础解决复杂专业问题

    2.能对所设计系统进行功能和性能测试,进行必要的方案改进

    3.能够分析评价专业工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任.

    4.理解并在工程实践中遵守工程职业道德规范

    5.能理解个人与团队的相互作用关系,具有团队意识

    6.能够就复杂工程问题进行有效的书面和口头表述,并能与他人进行有效沟通,包括撰写报告和设计文档、陈述发言、清晰表达或回应指令

    (三)对专业实习单位的建议

     

     

    (从专业角度对实践单位的工作提出改进建议)

    (四)专业实习成果

    应用欢迎度页面效果展示图:

     

    图 4-1

    在上图中通过选择日期和指标,点击查询按钮,就能查询到应用大类总流量前10名的饼形图,可以看出浏览下载的总流量是最高的,其次就是视频、即时通信。在即时通信上点击,还可以查看该应用大类下各应用小类的受欢迎度,见图4-2。

       

    图 4-2

    由上图可以看到,QQ、微信几乎占了大部分的即时通信总流量,也可以看出在15年6月左右,QQ用户仍然多于微信用户。

    网站表现页面效果展示图:

     

    图 4-3

    在上图中通过选择日期和指标,点击查询按钮,就能查询到网站总流量前10名的柱形图,可以看出网址为www.icbc.com.cn(中国工商银行)的网站的总流量是最高的。在该网址柱形图上点击,还可以查看该网站一天内各小时的总流量数,见图4-4。因日志文件的数据都是同一个小时的,所以该图只有一个点。

     

    图 4-4

     

    参考文章

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  • 美图--Java大数据工程师笔试总结。

    千次阅读 2017-10-12 20:51:17
    心态崩了。。。 三部分题目:选择10*4 简答2*15 编程 ...感觉如果大数据简答题是这种程度,那稍微学了点大数据的人都是蛮吃香的,,如果Java开发的东西能赶着看完了。。会考虑看看大数据的,会点新技术简直太有优势了

    心态崩了。。。
    三部分题目:选择10*4 简答2*15 编程 1*30
    做选择的时候还觉得这卷子真简单,真是简单……
    选择:
    第一题考的概率,扔硬币至少一面为正的概率
    第二题考的HashCode值是否能唯一标识一个对象
    第三题 概率问题,不是很会
    第四题 String str = new String[10];里面变量内容是空开始未初始化问题还是null 。答案是null 。我回答错了……
    第五题是一个长度为n单链表连接上长度m单链表问时间复杂度变成多少
    第六题 给了二叉树后序和前序,求中序遍历顺序(emm感觉比起来给中序加任意一个顺序求另外一个求起来费劲一点)
    第七题 三次握手四次释放
    第八题 Java的数据是存储在堆中的
    第九题 (13<<1)&7为多少
    第十题 问静态代码块以及继承了父类之后初始化子类 ,各个部分的执行顺序

    简答题。都是跟大数据有关的(=。=直接懵逼。。对大数据几乎一点不了解)
    1。给了大数据的一些框架问分类和简单解释。然后选一个比较熟的谈谈看法
    2。不使用框架和借助外部存储的情况下怎么实现一个较高并发,需要考虑哪些方面
    emm大数据都不是很会。。感觉答了跟没回答一样

    编程题:
    给了个文本框。不允许跳出页面。没有调试的地方……考试体验太不良好了。。交卷放弃。
    题目大致是用户发布视频,如果a给b点赞,b给a点赞,那么认为a,b作弊,然后如果ab同时给c点赞,认为也作弊。
    输入视频总数
    视频id 发布人id 点赞人id(不止一个)
    输出
    作弊人数 作弊人id(有小到大)
    感觉这个题和当时pat那个朋友圈点赞挺像的,但是跳不出页面就很烦躁。。。。放弃答题…
    蓝瘦香菇

    感觉如果大数据简答题是这种程度,那稍微学了点大数据的人都是蛮吃香的,,如果Java开发的东西能赶着看完了。。会考虑看看大数据的,会点新技术简直太有优势了

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