2024年软件开发者数量 篇1
大数据作为产业互联网的核心技术之一在未来具有广阔的发展空间，大数据领域将逐渐构建以数据价值化为中心的生态体系，整个生态体系将涵盖大量的相关企业和从业人员。由于数据价值化会直接关系到企业未来的运营和发展，所以大数据的应用领域将突破目前的互联网行业向广大的传统行业发展，因此大数据的影响范围将比较广泛。对于职场人来说，掌握大数据相关技术已经不仅仅是技术人员的事情了，每个职场人都应该对大数据有一定的了解，因为未来的工作环境与大数据的关系会越来越紧密。
目前大数据的应用主要集中在互联网企业和行业资讯企业，因为互联网企业既有数据也有技术，而对于行业资讯企业来说，虽然手里没有数据但是有技术，通过与传统企业合作来从事大数据相关业务。目前行业内围绕大数据的相关岗位集中在数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用上，其中也涉及到多个技术岗位之间的合作，包括从事物联网和云计算的相关岗位。
对于软件开发人员来说，从事大数据的岗位集中在大数据平台研发、大数据应用开发和大数据分析上，其中大数据应用开发和大数据分析的相关岗位比较普遍。大数据应用开发人员的主要任务有两个，一个是已有系统的大数据化，另一个是构建新的大数据应用。对于大数据分析人员来说，主要的开发任务是完成数据分析过程，通常需要采用统计学方式和机器学习方式，其中机器学习方式往往需要大量的程序开发。
简单的说，在软件开发人员的角度上来看，大数据领域主要的工作就是在一堆杂乱无章的数据中查找出其背后的规律。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
2024年软件开发者数量 篇2
谢谢邀请！
作为java软件开发者，相信已经有了足够的java开发基础和编程语言学习基础。大数据作为一门新的java技术，如何学习和掌握这门知识最迫切需要的就是明晰它的知识体系和学习路线，有了路线，不愁学不会。刚好我有一份学习大数据的知识体系和学习路线，以飨大家。
大数据学习路线（非常全面）一、知识体系
Linux(shell,高并发架构,lucene,solr,elasticsearch)
Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)
机器学习(R,mahout) Storm(Storm,kafka,redis)
Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)
Python(python,spark python)
云计算平台(docker,kvm,openstack)二、详细解释
1、Linux
lucene： 全文检索引擎的架构
solr： 基于lucene的全文搜索服务器，实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面。
2、Hadoop
HDFS： 分布式存储系统，包含NameNode，DataNode。NameNode：元数据，DataNode。DataNode：存数数据。
yarn： 可以理解为MapReduce的协调机制，本质就是Hadoop的处理分析机制，分为ResourceManager NodeManager。
MapReduce： 软件框架，编写程序。
Hive： 数据仓库 可以用SQL查询，可以运行Map/Reduce程序。用来计算趋势或者网站日志，不应用于实时查询，需要很长时间返回结果。
HBase： 数据库。非常适合用来做大数据的实时查询。Facebook用Hbase存储消息数据并进行消息实时的分析
ZooKeeper： 针对大型分布式的可靠性协调系统。Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper实现，例如多个NameNode，active standby切换。
Sqoop： 数据库相互转移，关系型数据库和HDFS相互转移
Mahout： 可扩展的机器学习和数据挖掘库。用来做推荐挖掘，聚集，分类，频繁项集挖掘。
Chukwa： 开源收集系统，监视大型分布式系统，建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。显示、监视、分析结果。
Ambari： 用于配置、管理和监视Hadoop集群，基于Web，界面友好。
3、Cloudera
Cloudera Manager： 管理 监控 诊断 集成 Cloudera CDH：(Cloudera's Distribution，including Apache Hadoop) Cloudera对Hadoop做了相应的改变，发行版本称为CDH。
Cloudera Flume： 日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用来收集数据。
Cloudera Impala： 对存储在Apache Hadoop的HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。
Cloudera hue： web管理器，包括hue ui，hui server，hui db。hue提供所有CDH组件的shell界面的接口，可以在hue编写mr。
4、机器学习/R
R： 用于统计分析、绘图的语言和操作环境，目前有Hadoop-R mahout： 提供可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等，且可通过Hadoop扩展到云中。
5、storm
Storm： 分布式，容错的实时流式计算系统，可以用作实时分析，在线机器学习，信息流处理，连续性计算，分布式RPC，实时处理消息并更新数据库。
Kafka： 高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据（浏览，搜索等）。相对Hadoop的日志数据和离线分析，可以实现实时处理。目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理
Redis： 由c语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型数据库。
6、Spark
Scala： 一种类似java的完全面向对象的编程语言。
jblas： 一个快速的线性代数库（JAVA）。基于BLAS与LAPACK，矩阵计算实际的行业标准，并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现，使其非常快。
Spark： Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，除了Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系统并行运作，用过Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。
Spark SQL： 作为Apache Spark大数据框架的一部分,可用于结构化数据处理并可以执行类似SQL的Spark数据查询
Spark Streaming： 一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大数据流式数据的能力。
Spark MLlib： MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库，目前(2014.05)支持二元分类，回归，聚类以及协同过滤。同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库，jblas本身以来远程的Fortran程序。
Spark GraphX： GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API，可以在Spark之上提供一站式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。
Fortran： 最早出现的计算机高级程序设计语言，广泛应用于科学和工程计算领域。
BLAS： 基础线性代数子程序库，拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。
LAPACK： 著名的公开软件，包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题，如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。
ATLAS： BLAS线性算法库的优化版本。
Spark Python： Spark是由scala语言编写的，但是为了推广和兼容，提供了java和python接口。
7、Python
Python: 一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言。
8、云计算平台 Docker： 开源的应用容器引擎 kvm： (Keyboard Video Mouse)
openstack： 开源的云计算管理平台项目。 【无情怀，不编码。做一个有情怀的码农，虽千万人，吾往矣！】 关注java自学、java技术、求职领域，为你导航领路，指点迷津，分享学习感受和技能经验。欢迎点赞、转发、关注和留言，任何java学习或求职面试问题可以留言私信，有问必答。