大数据开发工程师岗位职责是什么(rsa是什么职位？)
rsa是什么职位？
大数据开发工程师工作职责:
1.负责安全芯片应用方案的设计。
2.参与大数据平台和工具平台的架构、设计和实施。
3.参与大数据和工具平台相关的功能接口和数据接口的设计和实现。
4.优化大数据平台性能，解决兼容性和功能bug，提高稳定性。
5.大数据平台的组件升级和参数优化。
大数据开发主要做哪些工作？
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作为一名软件工程师，目前从事大数据方向。目前大数据可以分为很多具体方向:大数据平台开发、大数据分析师(BI)、大数据运维、大数据处理(ETL)、大数据组件开发(大数据组件底层)。不同的工作方向在工作内容上还是有一定差异的。我来说说不同工作的具体工作内容:
大数据平台的发展更倾向于整体数据平台的功能开发，比如离线计算平台、实时计算平台、算法推荐平台等等。Java是最常用的语言，更倾向于Java开发。如果用户是上层用户，大数据相关组件是最底层，那么大数据平台就在用户和大数据组件之间架起了一座桥梁，方便用户使用大数据组件的功能。
大数据分析师(BI学生)多是分析我们现有线上数据的价值，从相关线上用户产生的数据中发现一些潜在的商业价值，可以更好地辅助决策层进行战略决策。BI需要对数据敏感和细心，善于从数据中发现商业价值。通常大量的工作是数据可视化、简化、深化和PPT。
大数据运维生主要保证公司的稳定 的相关机器集群，这样它们就不会失败。在申请新机时，会在新机上部署各种大数据组件的集群。同样，当有业务生需要使用机器时，可以对大数据运维生提出需求。当大数据组件集群因为某件事突然变得不稳定时，运维同学需要定位并解决问题。运维的同学通常使用更多的Linux Shell脚本和命令行，他们的立场更倾向于为其他同学提供机器稳定性保障。
ETL生(几个仓库生)对我们的线上数据进行处理，形成DWD层(公共明细层)和DWS层(公共汇总层)，形成统一的指标口径。根据不同的业务需求，ETL学生一般会使用SQL对数据指标进行处理，以指导商科学生更好地操作相关业务。同时，ETL的学生更看重业务指标的口径。在指标开发过程中，利用仓库模型对业务数据进行建模，使得指标数据更加统一，减少了口径偏差。
大数据组件的开发更多的是关于结合公司 的业务。定制开发、性能优化、BUG修复等。数据基本组件。同时，还需要解答业务接入方面的问题，引导他们使用大数据组件来满足业务需求。同时，你还需要运营和维护你的大数据组件。当出现故障BUG时，需要及时修复，保证大数据组件的稳定性。大数据组件的开发需要掌握自己运维的组件原理。只有这样，你才能更好地指导别人。
摘要
大数据发展有很多方向。可以根据自己的兴趣选择职业方向。大数据目前很多互联网公司都在做，所以大数据整体就业形势还是很好的。当你选择大数据的具体方向时，希望你能继续学习你所从事的方向。技术在于深度，不在于浅尝辄止。
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