druid使用步骤 大数据开发跟大数据平台开发有区别吗？
大数据开发跟大数据平台开发有区别吗？
简单的方法，大数据开发大多指的是设计和实现大数据产业链的一系列开发任务，牵涉到大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析等，另还和数据采集产品的开发、数据整理产品的开发等等，假如往上延展的话，部分大数据开发任务与人工智能开发任务也本身密切的联系。
大数据平台开发大多有两层含义，一层是通过大数据平台自身的开发，这一类设计研发级开发任务，比如大数据平台Hadoop那是需要Java语言的新的。整个大数据平台还涉及到一系列产品，和HBase、Hive、Avro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等，开发这些产品也需要一个庞大无比的团队。参与大数据平台研发的程序员一般说来要具备相当丰富的开发经验，同样的具备什么较弱的研发能力，都能够搭建出个比较稳定的分布式计算体系。
另一层含义是在大数据平台下参与应用开发，比如在Hadoop、Spark平台下参与详细的大数据应用开发等，这部分开发正常情况属于应用到级开发，难度要相对于小有一些，可是而不是需要与具体一点的场景通过紧密的联系，需要开发者必须具备是有的行业背景知识。
前大数据应用开发要注意的任务有两个，其一是并且已有软件产品的大数据改造；其二是是对于具体的大数据需求并且全新的大数据应用开发，目前的原因是大数据落地后应用的初期，因为大数据改造的开发任务会相对于多那些，未来新的大数据开发任务会逐渐提升。
比起大数据开发来说，大数据分析也必须参与代码编写，比如机器学习应该是目前比较好常见的数据分析。机器学习必须通过算法设计、算法利用、算法训练、算法验证和算法应用，确实算法设计是机器学习的核心，可是算法基于也必须程序员来完成具体详细的开发过程。
我从事行业互联网行业多年来，目前也在带计算机专业的研究生，通常的研究方向聚集在大数据和人工智能领域，我会先后写一些关于互联网技术方面的文章，很有兴趣朋友可以关注我，不会相信当然会收获不小。
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