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云计算平台运维与开发初级的用处(云计算运维需要掌握什么)

云计算
2023-12-22 21:30:53
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学云计算可以做什么工作

从岗位分类来看，目前大数据岗位可分为开发岗位、算法岗位（数据分析）、运维岗位等。
开发岗的职能包括两大方面。一是完成业务变现，二是完成数据生产。目前，很多传统的软件开发任务逐渐转变为大数据开发，这也是由于当前大数据开发岗位对人才的需求较高。想要从事大数据开发岗位，还需要重点学习云计算相关知识，尤其是PaaS（平台即服务）。
大数据开发岗位是当前紧缺人才的岗位之一。无论你是本科生还是研究生，在选择大数据开发岗位时都会有比较大的选择余地。大数据开发岗位分为平台研发岗位和行业场景开发岗位两类。一般来说，大数据平台研发岗位对从业人员要求较高，属于研发级别岗位，而大数据行业应用场景开发则相对容易。,

大数据云计算学习完可以从事什么工作？

随着云时代的发展，大数据也受到了越来越多的关注。云计算和大数据长期以来密不可分。掌握云计算和大数据也意味着掌握常用的大数据实时和离线开发框架。你具备架构设计和开发能力，可以获得hadoop开发工程师、spark开发工程师等资格。Flink开发工程师等职位。
以下是各个级别适合的岗位：
第一阶段：
基础知识（linux操作基础、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾收集算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成上述初级阶段的学习后，大家就能够完成中小企业常用的自动化脚本了。
第二阶段：
Hadoop2.0环境搭建（hadoop原生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs输入、hdfs深度）、mapreduce（mapreduce输入、mapreduce深度学习、进阶mapreduce）、线程、hives（hive安装、基本hive操作、高级hive使用、hive调优）、附加系统工具（flume、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学完这个级别后，大家基本上就可以胜任线下相关工作了，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。
第三阶段：
kafka消息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用）。第三阶段毕业后，大家将有资格胜任Storm实时计算相关的工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流计算工程师等职位。
第四阶段：
项目开发（strom日志报警、strom路由器项目开发）。了解strom项目开发后，大家将胜任流计算开发岗位，流计算工程师、大数据开发工程师等相关岗位。
5级：
Scala编程（Scala基本语法、Scala面向对象编程、Scala模式匹配、ScalaActor介绍、Actor实践、Scala高级函数、隐式转换和隐式转换）参数、Akka编程实践）、Spark（Spark概述、Spark集群安装、使用SparkHA高可用、Spark程序、RDD概述、创建RDD、常见RDD算子操作、RDD依赖关系、RDD缓存机制、DAG生成、spark检查点、SparkSQL概述、DataFrame与RDD的介绍与比较、DataFrame的常用操作、Dataset介绍、以编程方式执行SparkSQL查询、SparkonYarn介绍、sparkStreaming概述、SparkStreaming原理、DStream相关操作、Dstream操作实践、sparkStreaming集成flume实践、sparkStreaming集成实践、sparkStreaming、Hbase（hbase介绍、hbase使用、hbase基本操作、hbase过滤器、hbase原理、hbase进阶）。完成第五级学习后，大家将有资格从事Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等。
第六级：
用户画像（用户画像概述、用户画像建模、用户画像环境、用户画像开发、hive与hbase集成、hbase与phoenix集成、项目可视化）。完成一个真正的大数据Spark项目后，您可以熟练掌握Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师和数据分析师。
7级：
Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统学习后，大家将有资格从事Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等职位。
8级：
机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python数据分析库实践、用户画像标签预测实践）），集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统和真实CTR点击率估算。完成期末学习后，您将能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师和机器学习工程师，填补该领域人才快速成长带来的空白人工智能的。