• 关于 大数据开发 的搜索结果

回答

一、一站式大数据解决方案 从数据导入、查找、开发、ETL、调度、部署、建模、质量、血缘,到服务开发、发布、应用托管,以及外部数据交换的完整大数据链路,一站式集成开发环境,降低数据创新与创业成本。 二、大数据与云计算的无缝结合 阿里云数加平台构建在阿里云云计算基础设施之上,使用大数据开发及应用套件能够流畅对接ODPS等计算引擎,支持ECS、RDS、OCS、ADS等云设施下的数据同步与应用开发。 三、企业级数据安全控制 阿里云数加平台建立在安全性在业界领先的阿里云上,并集成了最新的阿里云大数据产品。这些大数据产品的性能和安全性在阿里巴巴集团内部已经得到多年的锤炼。这些产品集成的架构经过不断迭代,目前正在为大数据安全国标工作组借鉴。在多租户的数据合作业务场景下,大数据平台采用了先进的“可用不可见”的数据合作方式,并对数据所有者提供全方位的数据安全服务,数据安全体系包括:数据业务安全、数据产品安全、底层数据安全、云平台安全、接入&网络安全、运维管理安全。

LiuWH 2020-03-24 09:16:49 0 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute产品简介:与其它阿里云服务的集成使用

行者武松 2019-12-01 22:01:13 1482 浏览量 回答数 0

回答

大数据平台,包含大数据计算存储平台、数据采集平台、数据挖掘、舆情平台等等Hadoop是大数据开发的工具,也是目前使用比较广的大数据开发工具Hadoop大数据,数道云大数据

sdydata 2019-12-02 02:01:39 0 浏览量 回答数 0

DataV数据可视化·企业版免费试用

开箱即用,零代码搭建实时数据大屏,尝鲜体验

问题

hbase开发方向

sunt_dota 2019-12-01 19:38:03 1304 浏览量 回答数 6

回答

一、开发套件 1. 数据开发套件: (1)大数据开发:集成可视化开发环境,可实现数据开发、调度、部署、运维、及数仓设计、数据质量管理等功能, (2)BI报表工具,海量数据的实时在线分析、丰富的可视化效果,助您轻松完成数据分析、业务探查等,所见即所得。 (3)机器学习工具,集数据处理、特征工程、建模、离线预测为一体的机器学习平台,优质算法汇集,可视化编辑。 2. 应用开发套件: (1)面向通用数据应用场景:提供数据应用开发的基础级工具,加速基础数据服务开发。如个性化推荐工具、数据可视化工具、快速BI站点搭建工具搭数、规则引擎工具等。 (2)面向行业垂直应用场景:提供行业相关性很高,适合特定场景的数据工具,如面向政府县级区域经济的可视化套件。 二、解决方案 数加针对不同的业务场景,基于平台提供的开发套件与行业服务商的能力,将多方产品串联,提供行业解决方案,如敏捷BI解决方案、交通预测解决方案、智能问答机器人等,一方面客户可以自行参考解决方案,以自助的方式完成解决方案的实施。另一方面,客户也可以咨询行业服务商或者阿里云大数据平台官方,根据客户场景,提供定制化的端到端的解决方案实施。 三、数据市场 访问:https://market.aliyun.com/chn/data 除了阿里云大数据官方的数据应用,我们会联合合作伙伴、ISV等来丰富大数据应用,打造大数据生态,以普惠大数据为使命,给用户提供更多更好的数据应用、数据API。

LiuWH 2020-03-24 09:49:44 0 浏览量 回答数 0

回答

DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务,一站式开发管理的界面,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。 DataWorks支持多种计算和存储引擎服务,包括离线计算MaxCompute、开源大数据引擎E-MapReduce、实时计算(基于Flink)、机器学习PAI、图计算服务Graph Compute和交互式分析服务等,并且支持用户自定义接入计算和存储服务。DataWorks为您提供全链路智能大数据及AI开发和治理服务。 您可以使用DataWorks,对数据进行传输、转换和集成等操作,从不同的数据存储引入数据,并进行转化和开发,最后将处理好的数据同步至其它数据系统。

LiuWH 2020-03-21 09:06:23 0 浏览量 回答数 0

回答

作为两款产品的深度使用者,浅略地谈一谈dataworks和dataphin两款产品的区别。 区别1:产品功能不同 1、Dataworks,在阿里集团内部为大家所熟知的部分是D2,在阿里云则是数加平台的主体-数据工厂。DataWorks(数据工场)具备全栈数据研发能力(数据集成与开发、 生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据应用搭建)的大数据平台; 2、Dataphin,通过输出阿里数据中台实战沉淀的大数据建设体系OneData+OneID +OneService(产品+技术+方法论),一站式提供集数据引入、规范定义、数据建模、数据研发、数据萃取的全链路智能数据构建及管理服务。  一句话总结:  DataWorks具备全栈数据研发能力和机器学习开发能力的大数据平台,这是dataworks的优势,劣势就是不具备数据中台(数据仓库)建设方法论的指导; Dataphin具备完善的“OneData+OneID +OneService(产品+技术+方法论)” 数据中台(数据仓库)建设方法论构建体系,这是dataphih的最大优势,劣势就是不具备很强的全栈数据研发能力,暂时也不具备机器学习开发能力。---- 区别2:产品定位不同 1、Dataworks 定位为大数据开发平台,ETL、数据仓库建设等对开发者不做任何限制。开发者可以利用dataworks做任意想做的工作,数据中台(数据仓库)构建的方法论也不做任何限制。开发者可以利用dataworks,既可以按照维度建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照范氏建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照E/R理论构建数据中台(数据仓库),灵活性是dataworks的优势之一,当然也是劣势之一。因为缺乏数据中台(数据仓库)建设方法论的支持,dataworks对于缺乏数据中台建设方法论经验的开发者(或者企业)不够简单易用; 2、Dataphin 定位于输出阿里巴巴数据中台方法论,开发者严格按照基于阿里多年零售经验的维度建模理论构建数据中台(数据仓库)。“设计即开发”,这是dataphin坚持的核心理念,使用dataphin的时候,开发者需要严格定义业务板块、数据域、业务过程、维度、原子指标、派生指标,然后“傻瓜式”地构建数据中台(数据仓库)。开发者可能都不用写任何代码(甚至连sql都可能不用写),只要按照上述维度建模方法论完成所有设计,即可构建数据中台(数据仓库)。---- 区别3:实时计算能力 不论是dataworks还是dataphin,均定位于离线批量开发能力。对于实时计算能力的支持,dataworks比dataphin稍微更强一些。利用dataworks集成的datahub+flink等工具能力,能够实现一些简单应用场景的实时计算能力; dataphin也在规划实时计算能力,预计再过几个月,dataphin最新版本也能实现一些简单场景的实时计算能力。 【总结】 1、如果开发者(或者企业)希望傻瓜式的构建数据中台(数据仓库),而且是借鉴阿里基于零售业务积累的“OneData+OneID +OneService”方法论构建维度建模体系的数据中台,那么dataphin是不错的选择; 2、如果开发者(或者企业)希望购买一套全栈数据研发能力的大数据平台,涵盖完善的数据集成与开发、生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据微服务应用搭建等能力。而且数据中台(数据仓库)不限制于维度建体系,那么dataworks是不错的选择。

1965565873244895 2020-01-06 11:32:13 0 浏览量 回答数 0

回答

1、云计算 和大数据 是2个不同的技术领域。2、但是现在大数据的一些方案也考虑部署到 云端,比如阿里云也提供了大数据的平台,可以使用3、Java作为企业级开发的第一大语言,太多部署到云计算平台上,4、注明的大数据平台Hadoop核心框架就的Java开发的。有些框架不是Java的,但是也是JVM上的语言开发的。云计算和大数据,基本就是Linux和Java的天下。

徐雷frank 2019-12-02 01:48:14 0 浏览量 回答数 0

回答

大数据开发,是指数据开发,还是开发大数据相关产品,如果是数据开发,可能需要更多侧重于SQL,统计信息的学习,如果是数据产品开发,偏底层或者上层,底层的话研究hadoop或者flink,应用层的话可以看一下BI类,DataWorks这类产品

逗逗逗 2020-02-28 16:43:22 0 浏览量 回答数 0

问题

阿里云大数据专业认证考试形式和试卷结构是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:24:01 1124 浏览量 回答数 0

问题

阿里云大数据专业认证考试形式和试卷结构是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:06:16 1447 浏览量 回答数 0

回答

大数据的开发工具,不同的产品开发工具不一样,目前大数据这块的开发,用的比较多的工具APACHE 数道云大数据,采用的是Apache Hadoop为核心的顶级开源项目,其技术组件堆栈多达30多个组件,具备从运维管理、大规模计算、资源调度、分布式存储、多类型开发、弹性扩展、数据挖掘等全面的技术服务能力。http://www.sdydata.com/brdsj/index.html

游客4c3lpvjn33j5i 2019-12-02 02:00:49 0 浏览量 回答数 0

回答

数加智能市场是一个大数据与AI领域的“淘宝”交易平台,旨在促进大数据与人工智能技术产品的开发创新与应用,便利开发卖家与使用买家的需求对接与交流。数加智能市场的商品类目包括大数据领域的解决方案、人工智能领域的图像识别、文本识别的应用API等,并在不断扩展中。此外,数加智能市场还拥有认证、培训、论坛等板块,让大数据与AI爱好者可以在此获得更多、更全面的学习与交流提升机会。(数加智能市场访问地址:https://market.data.aliyun.com/index#/market) 数加智能市场是一个大数据与AI领域的“淘宝”交易平台,旨在促进大数据与人工智能技术产品的开发创新与应用,便利开发卖家与使用买家的需求对接与交流。数加智能市场的商品类目包括大数据领域的解决方案、人工智能领域的图像识别、文本识别的应用API等,并在不断扩展中。此外,数加智能市场还拥有认证、培训、论坛等板块,让大数据与AI爱好者可以在此获得更多、更全面的学习与交流提升机会。(数加智能市场访问地址: https://market.data.aliyun.com/index#/market)

123yiran 2019-12-02 02:04:54 0 浏览量 回答数 0

回答

作为大数据平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。大数据的难点在于它的生态系统太庞杂,家族血统太混乱,面对一个企业场景有n多的方案说“我行,我不是一般人”。就好比吃顿午餐,既可以端着碗吃,也可以就着锅吃,甚至倒到桌上手抓。每种吃法都能吃饱,但有的吃相很自然、很舒服,有的吃法很别扭,很猥琐。如何温文尔雅、如沐春风这就体现架构师的水平了。这里分享一个在国内一线互联网公司实际工作经验,整理提炼的一套侧重培养大数据架构师级别的实战课程,讲重点介绍大数据在一线企业中的使用方案,对于各个组件,除了详细介绍必须掌握的操作要领,更重点介绍不同业务场景下的设计和应用技巧。绝不同于市面上大多数的操作手册朗读者。包括如下几个层面:1.大数据集成:主要介绍目前很火的ELK框架中的filebeat和logstash,相比较flume更轻量、更容易上手。2.大数据传输:主要介绍kafka的原理和使用技巧3.大数据落地:主要介绍hive和hbase这两款标准组合的原理和使用,并结合具体的业务场景揭秘高级设计和应用。4.大数据使用:主要介绍企业中最有用的sql on hive、sql on hbase的解决方案,如何让hive速度提升十倍,如何让hbase像个rdbms,如何在hive中实现scd2等实际问题。5.大数据搜索引擎:主要介绍目前很火的ELK框架中Elasticsearch,并详细演示从常规操作到高阶查询的全实战内容。

whs0668 2019-12-02 01:12:33 0 浏览量 回答数 0

问题

在使用大数据开发套件时,以前在 阿里云数加平台>大数据开发套件>管理控制台 中创建过项目:Project_a。现在点击[进入工作区]想查看一下内容,但是一直进入不了。是数加平台更新后有新的配置吗?

祁同伟 2019-12-01 20:16:20 1395 浏览量 回答数 1

回答

数据中台,解决数据“存”、“通”、“用”难题让一切业务数据化,一切数据业务化具体而说,数据中台并不是一个跨时代的全新理念,就好比笔者当年学习SOA一样,发现其实质还是组件化,模块化,是设计模式与业务端的应用。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。首先先总结一下数据中台策略中的几个过人之处。第一:数据汇聚,承上启下。数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。按照这种模式,如果企业中数据应用数量大于3-5个,那么数据中台将整体上节约30%的成本,随着数据应用的增长,这样节约的成本还会更大。传统的数据仓库和数据中心,如果做得比较好,设计到位的话,也会做完整的数据模型设计,但是往往偏重于设计和技术,在执行的过程中,很难保障数据的全,也很难保证数据应用不跨过数据中心,重新做数据的话,那么后期数据则会比较混乱。相对而言,数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系,从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。袋鼠云数据中台策略第二:纵观大局,推动全局数据业务在企业中应当是一个完整业务,是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑,而不是仅仅停留在把数据找到,把数据清洗,把数据算出来。所以,构建数据中台建设,需要详实了解企业的数据情况,数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动袋鼠云数据中台七大数据服务数据资源规划及获取盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源,并将所有数据资源进行完整呈现;数据质量分析及提升从基础数据、业务数据、大数据视角综合分析当前的数据质量问题;基于中台策略的数据整体建模与数据资产管理企业可根据数据资源规划报告指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设,最终服务于企业数据应用场景。实体画像及标签引擎对用户、产品、客商、营销各主题域进行标签提取,将其特征数字化,为后续进行精准 营销和用户画像提供必要条件。数据指标体系梳理及计算(BI)构建企业标签体系,着重分析当前需要但是无法获取到的指标,描述使用不便的指标,分析问题原因,绘制数据供应链条;数据应用规划及实现(DI)基于当前外部数据、IOT数据、非结构和半结构化数据进行大数据应用的规划,并论证实现过程和进行成本评估。一旦评估通过可以帮助企业进行大数据应用的完整开发和落地。数据可视化大屏数据可视化大屏,讲述数据背后的价值。在最短的时间内用最具冲击力的视觉语言,将企业最重要的数据/信息传递给最重要的人。袋鼠云数据中台七大数据服务通过上述服务内容,希望将企业数据资源情况完整展现,数据问题展现,数据资产情况展现,数据需求展现(传统数据分析方面、大数据应用方面)从而绘制一张完整的数据供应链地图,最终利用这张地图,辅助数据业务推进。第三:技术升级、应用便捷大数据平台在很长一段时间,甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况,开源产品使用费力,配置繁琐,导致大数据开发门槛高,数据应用受到严重阻碍,甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待,认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结构化数据。其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话,会迅速替代传统数仓的技术产品。传统数仓无论在海量数据处理能力,节点扩展能力,实时计算能力,软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台,数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了,所有操作方式都是通过可视化界面进行,大部分的开发都是通过SQL语句来实现。当笔者使用数加产品时,总是回想起第一次使用java IDE(JBuild、Eclipse) 产品时的感受。袋鼠云数据中台产品(数栈)客观的说则是一款轻量化的,可私有部署的类数加产品,用以解决基于私有云的大数据平台的管理和开发问题。数据中台产品在与数加产品功能对比上不分伯仲,同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。袋鼠云数栈产品体系袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴,更多的是关注于企业的整体数据化建设工作,希望通过数栈产品和七大数据服务贴身参与用户全方位与全过程的数据化建设。同时我们期待这样的数据化建设应当是高效率,高应用价值和低成本的。

hiekay 2019-12-02 01:41:35 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】大数据技术、大数据计算五十问第一期

问问小秘 2019-12-01 21:51:57 100 浏览量 回答数 1

问题

开发者居家学习必看:6大类技术进阶问答指南

珍宝珠 2020-02-10 11:38:17 237 浏览量 回答数 0

问题

在使用大数据开发套件时,任务执行失败:任务包含多个根节点:xxx_a数据同步,xxx_b数据同步。

祁同伟 2019-12-01 20:16:20 983 浏览量 回答数 1

回答

“求知若饥,虚心若愚”——这个原本出自《全球概览》的俳句,因为乔布斯在斯坦福大学毕业演讲中的引用而备受推崇,流传成为 IT 界的至理名言之一。在编程界,亦有“代码胜于雄辩”、“Done is better than perfect”等警句,寥寥数语将编程工作者的形象特质描摹到了极致。程序员,就是技术至上、唯代码是瞻且必须不断武装自己的群体。 21 世纪,高薪、高端、高技术范儿已成为程序员的固有标签,在这个新的元年,CSDN 将基于一年一度的开发者大调查数据,以全新的视角深入发掘中国开发者群体的整体现状、应用开发技术以及开发工具/平台的发展趋势,呈现更真实、更全面且更有学习价值的开发者画像。 30 岁以下开发者人数占比超八成,全国有 19.6% 开发者月薪超过 1.7 万元; 六成开发者在使用 Java 语言,近五成开发者近期最想学 Python 语言; Spark、Redis 和 Kafka 正在成为企业大数据平台通用技术组件; 区块链技术近两年是热点,比特币和以太坊是两种主流的区块链开发平台; 人工智能技术日益受到企业和市场的关注,但 64% 企业尚未实现智能化,机器学习/深度学习算法工程师最为急缺; 近七成开发者认为未来 5G 网络的传输速率能达到 4G 网络的 10 倍以上; Apache 项目和 Linux 是开发者较为喜欢的开源项目; 半数开发者很少参与开源项目的开发、维护、运营和社区发展等。 软件开发准入门槛持续降低,近 2 成开发者月薪超过 1.7 万 30 岁以下开发者人数占比超八成,软件开发从业门槛持续降低 从 2015 年到 2019 年的调研数据来看:30 岁及以下的开发者人群占比在 8 成以上,一直是软件开发领域的主力军;全国近半数的开发者工作在一线城市(北京、上海、广州、深圳、天津);物联网、软件、IT 制造三个技术领域涵盖了国内 84% 以上的开发者;本科及以上学历占 8 成;92% 的开发者是男性。 和国外开发者年龄分布趋势大概一致,国内的软件开发群体一直呈现出越来越年轻化的特点。这是因为,一方面软件开发行业蓬勃发展,各行各业都需要软件开发相关人才,也有越来越多的毕业生选择从事该行业;另一方面,是因为编程语言、框架、云服务等基础设施的持续完善,从事软件开发的门槛在持续降低,更容易接纳新鲜血液,报告统计发现,本科学历是开发者的主力军,66% 的开发者拥有本科学历,而硕士研究生、博士研究生仅占 11%、1%。 八成以上开发者月薪在 5 千~3 万元之间,19.6% 开发者月薪超过 1.7 万元 通过结合受教育程度和薪资水平的数据特点来看,学历越高的人群中,月薪 1.7 万元以上的高收入比例越高。在一线城市(北京、上海、广州、深圳、天津)中,月薪超过 1.7 万元的开发者占比为 30%,该比例远高于国内其它城市。 开发者属于相对高薪的职业,尤其是在一线城市中,但不同开发者之间收入差距较大。软件开发是一个智力密集型的工作,不同开发者能够提供的价值差别很大,这就使得一个优秀开发者的收入远高于普通开发者:硕士和博士毕业的高收入者比率要远高于本科及以下的;金融和互联网行业的高收入比率最高。 自学是开发者持续学习的主要路径 软件开发行业日新月异,只有保持持续学习才能跟上技术变化的脚步,终身学习是现代人保持竞争力甚至是维持生存的必要手段。 从调研中可以看到,53% 的开发者会通过在未参加正式课程的情况下,自学一门新语言、框架或工具。但同时,也有半数的人参加过在职培训或者线下课程,相对于自学的灵活性而言,这类培训会更为系统和完整,对于长期的个人提升有所裨益,开发者可以适当选择。但与之相悖的是,只有不到 40% 的开发者,愿意为学习付费,这可能会导致参与的课程质量不够高。 Java 雄踞语言榜,Visual Studio 受开发者欢迎 Java 长盛:使用最多,开发者最想学 从编程语言来看,Java 是最多人使用的语言,而 JavaScript 和 SQL 分别是第二第三位。这三门语言,使用场景都很广泛,Java 一方面后端开发最常使用,生态成熟度无人可比;另一方面,Java 依然是 Android 上最重要的开发语言,与之相比 ,新兴的 Kotlin 只有 2% 的开发者在使用。而 JavaScript 不仅是前端开发的必备语言,还用在 Web 开发、小程序开发等场景下。 Java 和 Python 依然是开发者最希望学习的语言之一,只是相比之下,Python 的热度有所降低,这可能和机器学习没有去年那么火热有所关联。变化比较大的是 Go 语言,与去年相比,今年的调研中想学 Go 语言的开发者降低到了 4%,与之相似,Kotlin、R 的学习意愿也大幅降低。 从这个趋势也可以看到,如今的开发者更意愿去学习一些相对成熟度、用途更为广泛的语言,对一些代表新模式的语言乐衷程度有所降低。 七成以上在使用 Windows 操作系统,83% 在使用 MySQL 数据库 72% 开发者在使用 Windows 操作系统,18% 在使用 Linux 系列操作系统。在存储服务的使用上,MySQL 继续扩大其使用率到达了 83%,几乎是开发者必备的技能。和去年相比,Elasticsearch 出现在数据库使用的调研中,在大数据时代,Elasticsearch 作为提供搜索服务的第一选型,也必然会被越来越多的开发者学习和使用 Node.js 是相对使用普遍的技术框架 在 Web 开发上,前端使用 Vue.js 后端使用 Spring 是最常见的选型方案,与之相对应,Node.js 是最多被用到的框架,这和当今多端开发的趋势密不可分。后端用微服务架构,中间用 Node.js 粘合出适合 Web、Android、iOS 等不同端和场景使用的 APIs,是当下主流的部署方案之一,既可以前后端分离提高开发效率,又可以在保障服务稳定性的同时提升灵活性。而TensorFlow 成为开发者最期望学习的框架,这说明开发者依然对机器学习保持关注和热情。 Visual Studio 是最为普遍使用的开发环境 在开发环境的选择上,Visual Studio 是最为普遍使用的开发环境,这和微软对开发者的投入密不可分。微软投入了大量的研发力量,使得 Visual Studio 可以在各种操作系统进行各种编程语言的开发,其强大且完善的插件系统可以满足开发者的各种需求,使其可以超过 IntelliJ。 大数据平台以私有云部署为主,Spark 使用率高达 44% 私有云部署解决方案是企业构建大数据平台的主要方式 随着分布式计算和云平台的逐步成熟,目前大部分公司都有能力搭建自己的大数据平台。调研数据显示,81% 企业在进行大数据相关的开发和应用,50% 的企业选择私有云解决方案来部署大数据应用,28% 的企业选择自主研发。 仅 19% 企业使用商业发行版 Hadoop 版本搭建数据平台 调查报告发现,有 30% 以上的企业并没有使用相对成熟的 Hadoop 技术搭建数据平台,这些企业的算法性能会很大程度上受限于低效的平台,更不可能开发出更高效的数据分析算法。但幸运的是大部分企业都基于商业版或者社区版 Hadoop 搭建了数据平台,这些公司的侧重点主要在应用发现和算法的设计层面,更有可能在不久的将来实现大数据的价值。 Spark 是企业大数据平台最普遍的组件 Apache Spark 是一个处理大规模数据的快速通用引擎,它可以独立运行,也可以在 Hadoop、Mesos、云端运行,它可以访问各种数据源包括 HDFS、Cassandra、HBase 和 S3,可以提升 Hadoop 集群中的应用在内存和磁盘上的运行速度。Spark 生态系统中除了核心 API 之外,还包括其他附加库,可以为大数据分析和机器学习领域提供更多的能力。本次调研中,Spark 是使用最普遍的大数据平台组件,使用率达到44%,而MapReduce使用率仅为21%。 分布式文件系统 HDFS 作为核心组件之一,使用率也达到了 39%。企业对大数据平台应用最多的场景是统计分析、报表生成及数据可视化,38% 企业使用ELK(ElasticSearch + Logstash + Kibana)实时日志分析平台。 综上所述,目前大数据的发展热潮令人欢欣鼓舞。一个优秀的大数据团队,需要有对产品开发具有高敏感性同时对技术有一定理解的人才,同时需要理论基础极其扎实,能对实际问题进行抽象建模和算法设计的人才。只有双管齐下,在产品和技术方面进行深层次探索,才能真正实现大数据产业的繁荣。 区块链质变,比特币逆袭以太坊成 TOP 1 开发平台 22% 的开发者正在用或者准备用区块链技术解决技术问题 区块链技术的发展,是一个量变到质变的过程。相比于 2018 年,对区块链和加密货币了解的人从 22% 增长到 32%,准备尝试用区块链技术解决一些问题的人数从 14% 增长到 16%,仅有 4% 的人对区块链完全不了解。 43% 的受访者在从事公有链(比特币、以太坊等)的开发 本次调研中,43% 的受访者在从事公有链(比特币、以太坊等)的开发。目前行业侧重发展的方向为解决方案、公链及联盟链,公有链由于其自带激励机制,对于普通开发者有直接的回馈,所以上面开发者占比高也比较合情理。行业解决方案从去年的 27% 增加到今年的 36%,说明传统行业开发者对区块链的认可度在增加。 区块链本质上是技术,落地场景及实际应用才是连接社会效益的关键。 比特币和以太坊是当前两种主流的区块链开发平台 在行业开发者的印象中,以太坊一直是开发平台领域的头号玩家。但今年数据显示,以太坊从 2018 年的 44% 占比第一,降到 24%;比特币从 2018 年的 28%,上升到 35%,占比第一。比特币在行业内外仍然拥有最强共识,在闪电网络的加持下,大家也似乎感受到比特币离商用也不再遥远了。 金融是普遍认为的行业应用方向 金融行业是普遍认为的行业应用方向,占 36%。区块链本身具备的防篡改、可追溯的特点,能大大降低金融行业监管成本,不过金融的进入门槛相对也较高,需要各方面技术的配合。其次,智能硬件和物联网也被认为是主流应用方向,占 14%。不过相比其他众多已经很成熟的技术,依托区块链的解决方案在实际使用中,往往面临必要性缺失的问题,因此区块链应用发展仍任重道远。 在区块链结合行业之前,更加要重视与其他新技术的结合和协同:物联网设备能够提供大量数据,5G 能够提供高速传输,存储可以解决区块存放的问题等。 算法工程师最急缺,TensorFlow 占据 AI 深度学习框架榜首 64% 的企业尚未实现智能化 在经历了 2019 年的行业低谷期之后,无论是行业巨头还是新兴独角兽,都开始审视 AI 能够切实落地的场景。调研数据显示,14% 的企业尚无信息化基础,27% 的企业实现了事务处理数字化,22% 的企业具备商业智能基础设施,实现描述性分析。使用机器学习实现预测性分析和决策优化的企业占 16%,而在业务中全面使用 机器学习/深度学习算法工程师最急缺 在岗位分布上,由于深度学习是以大数据为基础的,而感知智能中的计算机视觉又是目前深度学习较为成熟的应用,所以,机器学习和深度学习工程师,以及数据工程师、计算机视觉工程师排行在前三位。当前最急缺的岗位也是机器学习/深度学习算法工程师、数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师岗位。 53% 的开发者表示其团队急缺机器学习/深度学习算法工程师,37% 表示急缺数据科学家/数据分析师/数据挖掘工程师。 TensorFlow是人工智能领域主流深度学习框架 此次调研中,TensorFlow 使用普及率达到 48%。从技术本身的角度来看,较为成熟的 TensorFlow 成为 AI 工程师的首选深度学习框架,Torch/PyTorch由于其开发效率较高,也得到了较多支持。 35% 开发者选用国产 AI 芯片应用于自己的 AI 开发 在 AI 芯片领域,国内厂商也开始弯道超车,越来越多的开发者也开始关注国内 AI 芯片的进展。调查数据显示,选用国产 AI 芯片应用于自己的 AI 开发时最看重的因素方面,对主流 AI 框架的支持能力是最普遍的因素,占 35%。 物联网云平台三足鼎立:阿里物联、华为云、百度 IoT 69% 的开发者认为未来 5G 网络的传输速率能达到 4G 的 10 倍以上 每一代新型的通信系统总是能带来更大的带宽。据报告显示,近七成开发者认为未来 5G 网络的传输速率能够达到 4G 网络的 10 倍以上。 影响 5G 普及的三大因素:5G 套餐价格未定、运营商的开发程度、需要更换手机 由于目前 5G 网络使用者较少,费用较低廉的套餐还没有推出,第一代 5G 终端不太成熟等原因,目前 87% 的开发者认为 5G 套餐费用过高,并且大部分开发者认为 5G 网络目前覆盖范围有限,因此将近 40% 的开发者正处于观望阶段。 值得一提的是,本次调查中 62% 的开发者认为,5G 时代应该加强对个人隐私的保护,这反映出目前社会对数据隐私越来越重视的整体趋势。 阿里物联和华为云是应用相对普遍的 IoT 云平台 根据调查,2019 年物联网云平台呈现三足鼎立的趋势:阿里物联、华为云、百度 IoT 成为用户最多的三种物联网平台,并且和第四名中移物联远远拉开了差距,这和我们的实际使用体验一致。 未来的基础物联网平台可能会继续呈现以偏硬件实现为主的华为云和以偏软件体验为主的阿里、百度物联平台的三足鼎立局面。 物联网技术开发:Linux 和 Windows 是使用较多的操作系统 Linux 和 Windows 是较普遍的操作系统,使用率分别为 51%、44%。目前在物联网设备开发过程中,Linux、Windows 和 Android 较为普遍,依然延续了 PC 平台的开发者操作系统份额。虽然华为、阿里等公司在 2019 年均发布了自己的物联网专用操作系统,但还并未得到开发者的大规模认可,大公司的物联网操作系统发展之路依然任重而道远。 Wi-Fi 是应用最普遍的物联网通信技术 在本次调研中,近距离通信(比如 Wi-Fi 和蓝牙)是现存物联网开发者最主要的通信方式。然而这种比重可能会随着未来 3~4 年内车联网的大规模商业化产生变化,汽车、工业物联、智能电网这类高移动性、高可靠和低延迟物联网场景会更适合需要整体规划的运营商网络。 六成开源开发者无收入,Apache 项目最受喜欢 77% 开发者每周在开源上投入时间不超过 5 小时 无论是大数据、区块链、人工智能还是物联网领域,其中最为重要的、最受欢迎的技术都是开源的。但是报告统计发现,有超过一半的开发者很少参与开源项目,每周在开源上投入不超过 5 小时的占 77%,其中,1 小时以内的占 31%。此外,65% 的开发者不曾在开源上获得收入,获得不错收入的仅占一成。 开发者最喜欢的开源项目是 Apache 25% 开发者最喜欢 Apache,24% 开发者最喜欢 Linux。作为全球最大的软件基金会,开发者用过的诸多项目,例如 Dubbo、Log4j、Maven、RocketMQ 和 Tomcat 等,均孵化自 Apache。 国内开源的现状虽然近年来已经有了很大的发展,但是一个残酷的事实是,老兵正在离开这个行业,离开一线开发的队伍:报告数据显示,30 岁以下的开发者人数超过 82%,接触开源的时间在 5 年以内的开发者超过 83%。随着那些经验丰富的老兵转行或是进入管理层,不再写代码、也不再参与开源的事实也就凸显出来.....未来开源的建设,依然任重而道远。 在数据中寻找共性,《2019 - 2020 中国开发者调查报告》全面且真实地展现中国开发者及技术现状,希望对您的学习或工作有所帮助。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「CSDN资讯」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/104538091

问问小秘 2020-03-11 16:46:19 0 浏览量 回答数 0

问题

新建子管理账号,授权“读写所有云资源”权限,但子账号不能访问大数据(数加)里面的功能(大数据开发套件)

祁同伟 2019-12-01 20:17:20 1829 浏览量 回答数 2

问题

在使用大数据开发套件时,我在数据集成中设置了同步任务,每天自动同步数据,请教下,为啥不能每天自动同步?

祁同伟 2019-12-01 20:16:22 1089 浏览量 回答数 1

回答

高校大数据实训平台,武汉数道云科技提供超过100个课时的hadoop、spark等大数据主流课程,课程与大数据实验机完美结合,学员通过大数据教学管理系统在线学习,同时进行实验操作。课程内容包括大数据项目设计、数据采集、数据清洗、建模、数据可视化、技术实现等,快速提升实操技能,最终掌握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。

sdydata 2019-12-02 02:02:12 0 浏览量 回答数 0

回答

高校大数据实训平台,武汉数道云科技提供超过100个课时的hadoop、spark等大数据主流课程,课程与大数据实验机完美结合,学员通过大数据教学管理系统在线学习,同时进行实验操作。课程内容包括大数据项目设计、数据采集、数据清洗、建模、数据可视化、技术实现等,快速提升实操技能,最终掌握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。

sdydata 2019-12-02 02:02:31 0 浏览量 回答数 0

回答

创建函数的命令注意要引用资源例如create function mp_udf as com.aliyun.odps.examples.udf.UDFResource using 'udtfexample1.jar, file_resource.txt';另外大数据开发套件上传的是保存在大数据开发套件中,odps上传的在odps系统中,在大数据开发套件中不体现,再检查下。

祁同伟 2019-12-02 00:06:06 0 浏览量 回答数 0

回答

高校大数据实训平台解决方案,武汉数道云科技。提供超过100个课时的hadoop、spark等大数据主流课程,课程与大数据实验机完美结合,学员通过大数据教学管理系统在线学习,同时进行实验操作。课程内容包括大数据项目设计、数据采集、数据清洗、建模、数据可视化、技术实现等,快速提升实操技能,最终掌握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。

sdydata 2019-12-02 02:02:12 0 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute用户指南:数据上传下载:数据上云场景

行者武松 2019-12-01 22:01:50 1360 浏览量 回答数 0

回答

您好,两款产品是不同类型的云产品哈。 MaxCompute是一款云原生、高效能的企业级数据仓库服务。 它构建在阿里云大规模计算、存储资源之上,以Serverless架构提供全托管的在线数据仓库服务,消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,并最小化用户的运维投入。MaxCompute支持多种经典计算模型(批处理、机器学习、交互式分析等)和完善的企业管理功能,借助MaxCompute,企业可轻松集成和管理企业数据资产,简化数据平台架构,加速价值实现。 DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务,一站式开发管理的界面,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。 DataWorks为MaxCompute提供一站式的数据同步、业务流程设计、数据开发、管理和运维功能。 温馨提示:MaxCompute可以简拼为MC或MaxC。 如果可以的话,麻烦您把提问的错误拼写修改一下哈。 十分感谢。 如有其他疑问,您可以加入MaxCompute开发者社区钉群进行咨询。点击加入

亢海鹏 2020-07-02 16:45:55 0 浏览量 回答数 0

问题

在使用大数据开发套件时,今天数据同步任务很多处于等待状态,麻烦查下原因

祁同伟 2019-12-01 20:16:21 1029 浏览量 回答数 1

回答

Hadoop技术是目前主流的大数据开发技术之一国内大数据公司,数道云大数据,就是采用的Apache Hadoop大数据软件研发。可根据用户需求定制大数据解决方案,提供Hadoop分布式数据采集,数据挖掘,数据存储与计算、舆情监控等等平台的一体化政企大数据解决方案。

游客4c3lpvjn33j5i 2019-12-02 01:59:53 0 浏览量 回答数 0