大数据处理流程

1.数据采集

     数据采集是大数据处理流程的第一步，涉及从各种来源和平台收集数据。这些数据可以是结构化的，如数据库中的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本和图像。数据采集通常使用ETL（Extract-Transform-Load）工具来完成，这些工具可以从各种源中提取数据，对其进行清洗和转换，然后将其加载到目标数据库或数据仓库中。

2.数据清洗和预处理
     采集到的原始数据通常是不完整、不一致和低质量的，需要进行清洗和预处理才能进行分析和应用。数据清洗的目的是识别并纠正错误、删除重复信息、处理缺失值等，以确保数据的准确性和一致性。预处理的目的是将不同格式和来源的数据转换为统一格式，并进行必要的转换和归一化，以便进行后续的数据分析。

3.数据存储和管理
     大数据的存储和管理需要使用高性能的大数据存储系统，如分布式文件系统（如Hadoop）或列式数据库（如HBase）。这些系统可以有效地存储和管理大量数据，并提供高效的数据检索和分析能力。在存储和管理数据时，还需要考虑数据的可扩展性和容错性，以确保系统可以随着数据的增长而扩展，并能够处理节点故障等问题。

4.数据分析
      数据分析是大数据处理流程的核心环节，涉及使用统计分析、机器学习和数据挖掘等技术对数据进行深入分析。数据分析的目标是提取有价值的信息、发现数据中的模式和趋势，以及预测未来的发展趋势。数据分析过程中需要使用各种工具和技术，如SPSS、Python和R等编程语言以及各种可视化工具和报表生成工具。

5.数据应用
      数据应用是将数据分析的结果应用于实际业务场景的过程。数据应用的形式多种多样，包括数据可视化、报表生成、预测模型等。数据应用的目标是提供决策支持、改进业务流程、提高运营效率等。在数据应用过程中，还需要注意数据安全和隐私保护问题，确保数据的合法合规使用。

     大数据处理流程是一个复杂且多阶段的过程，需要经过数据采集、清洗、存储、分析和应用等多个环节。每个环节都有其特定的技术和工具要求，需要结合实际业务需求进行选择和应用。通过掌握大数据处理流程的核心技术和方法，我们可以更好地应对海量数据的挑战，并利用数据驱动的业务决策和创新发展。

大数据的岗位

1.数据分析师Data analyst

指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

2.数据架构师Data architect

对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。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。

3.大数据工程师Big DataEngineer

收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。

4.数据仓库管理员

Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。

5.数据库管理员Database manager

提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。

6.商业智能分析员Businessintelligence analyst

就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。