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大數據開發(fā)工程師，很多人都向往的職業(yè)，但總有這樣那樣的理由，在逼迫這自己放棄。明明知道大數據良好的前景，明明知道學完大數據可以找到一份很好的工作，但就是不會對自己下狠心。下面總結了學生在學習大數據開發(fā)過程中遇到的難點，幫助大家逐一攻克難關!
大數據開發(fā)，有4個階段：
1、數據采集
數據采集有線上和線下兩種方式，線上一般依靠爬蟲、抓取，或者用已有應用系統(tǒng)的采集，在這個階段，我們可以做一個大數據采集平臺，依托自動爬蟲(使用python或者nodejs制作爬蟲軟件)，ETL工具、或者自定義的抽取轉換引擎，從文件中、數據庫中、網頁中專項爬取數據，如果這一步用自動化系統(tǒng)來做的話，可以很方便的管理所有的原始數據，并且從數據的開始對數據進行標簽采集，可以規(guī)范開發(fā)人員的工作。并且目標數據源可以更方便的管理。
數據采集的難點在于多數據源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。還有本地文件、excel統(tǒng)計文檔、甚至是doc文件。如何將他們規(guī)整的、有方案的整理進我們的大數據流程中也是必不可缺的一環(huán)。
2、數據匯聚
數據的匯聚是大數據流程關鍵的一步，你可以在這里加上數據標準化，你也可以在這里做數據清洗，數據合并，還可以在這一步將數據存檔，將確認可用的數據經過可監(jiān)控的流程進行整理歸類，這里產出的所有數據就是整個公司的數據資產了，到了一定的量就是一筆固定資產。
數據匯聚的難點在于如何標準化數據，例如表名標準化，表的標簽分類，表的用途，數據的量，是否有數據增量?，數據是否可用? 需要在業(yè)務上下很大的功夫，必要時還要引入智能化處理，例如根據內容訓練結果自動打標簽，自動分配推薦表名、表字段名等。還有如何從原始數據中導入數據等。
3、數據轉換和映射
經過數據匯聚的數據資產如何提供給具體的使用方使用?在這一步，主要就是考慮數據如何應用，如何將兩個?三個?數據表轉換成一張能夠提供服務的數據。然后定期更新增量。
經過前面的那幾步，在這一步難點并不太多了，如何轉換數據與如何清洗數據、標準數據無二，將兩個字段的值轉換成一個字段，或者根據多個可用表統(tǒng)計出一張圖表數據等等。
4、數據應用
數據的應用方式很多，有對外的、有對內的，如果擁有了前期的大量數據資產，是用restful API提供給用戶?還是提供流式引擎 KAFKA 給應用消費? 又或者直接組成專題數據，供自己的應用查詢?這里對數據資產的要求比較高，所以前期的工作做好了，這里的自由度很高。
大數據開發(fā)的難點主要是監(jiān)控，怎么樣規(guī)劃開發(fā)人員的工作?開發(fā)人員隨隨便便采集了一堆垃圾數據，并且直連數據庫。 短期來看，這些問題比較小，可以矯正。 但是在資產的量不斷增加的時候，這就是一顆定時炸彈，隨時會引爆，然后引發(fā)一系列對數據資產的影響，例如數據混亂帶來的就是數據資產的價值下降，客戶信任度變低。
如果你想要成為高端實用的大數據開發(fā)技術精英，如果你想要成為就業(yè)實力派，建議參加全面專業(yè)的學習。
