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  • 2023-5-31 23:20
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    快速发展的医疗物联网技术推动智慧医疗和健康保障设备创新
    芯科科技的无线 SoC 和 MCU 助力全球客户的应用创新 打造更智能、高效、安全和便捷的健康监测设备 智能和网联技术近年来一直是医疗和健康保障领域内的热门技术,许多厂商都在利用医疗物联网( IoMT )技术开发更加智能和互联的健康监测设备,以利用物联网、云计算、人工智能和可穿戴等新一代信息通信技术,来帮助用户时刻监控自己的健康状况、降低医疗费用和就医麻烦。 根据市场研究公司 Precedence Research 的预测,全球移动医疗设备市场的规模有望在 2027 年前超过 850 亿美元,年复合增长率约为 11.35% 。因此智能网联医疗和健康监测设备在全球拥有巨大的市场空间。 包括中国在内的全球智慧医疗和健康保障技术市场正吸引越来越多的厂商参与,去打造创新的健康监测和医疗设备,也带来对基于先进芯片的医疗物联网解决方案的需求。 Silicon Labs (亦称“芯科科技”)作为一家专注于物联网技术的企业,致力于为该市场提供高安全性、高可靠性、超低功耗的无线连接和智能解决方案。目前, Silicon Labs 已提供了多款无线连接和控制芯片产品及解决方案,并得到了全球范围内多家合作伙伴的采用。 创新不止步 新产品助力新发展 Silicon Labs 不断推出创新产品助力智慧医疗和健康监测等领域的发展。除了早前的 BG22 和 BG24 系列产品已有多项应用,芯科科技今年最新推出的 BG27 SoC 是专为极小型物联网设备设计的新型集成电路系列产品,可为物联网设备设计人员提供省电、高性能和值得信赖的安全性。 BG27 还可提供无线连接,使其成为互联医疗设备、可穿戴设备、资产监控标签、智能传感器,以及牙刷和玩具等简便的消费电子产品的理想选择。 此外,芯科科技去年推出的 BG24 2.4GHz 无线 SoC ,可支持 Matter 、 Zigbee 、 OpenThread 、低功耗蓝牙、蓝牙网状网络、专有和多协议操作,并提供 PSA 3 级 Secure Vault ™ 安全保护,是各种智能家居、医疗和工业应用的理想选择。 下面通过 Silicon Labs 客户的几个具体案例,为大家分析智能无线产品如何支持开发者在智慧医疗和健康监测领域的创新。 即时蓝牙无线传输支持脉搏血氧仪实现关键远程监测 上海贝瑞电子科技有限公司(以下简称“上海贝瑞”)是一家致力于医疗监护产品研发生产销售的公司。其推出的 蓝牙指尖脉搏血氧仪 是一款健康追踪设备,可以让消费者随时掌控自己的健康状况。这款血氧仪不仅能提供即时和远程监测,还能安全地存储患者数据,实现和医院人员的健康数据共享,从而解决当前全球医疗资源短缺问题,并应对远程监测需求日益增长的挑战。 为了打造高效的医疗设备,上海贝瑞选择了 Silicon Labs 的 EFR32BG22 蓝牙 SoC 并应用在其指尖脉搏血氧仪中。这是因为 BG22 具有可靠的无线性能、低功耗、高安全性、高性能 32 位 ARM® Cortex®-M33 内核,以及高达 352KB 的闪存和 32KB 的 RAM ,集成了先进的安全功能可确保便携式医疗物联网设备免受远程和本地网络攻击,这些特性完全满足上海贝瑞对无线解决方案的需求。 Silicon Labs 的 BG22 低功耗蓝牙无线 SoC 将超低传输和接收功率与高性能相结合,实现了出色的能源效率,将电池寿命延长达十年。这些专为多种物联网应用而设计的模块可应用于从智能门锁到个人医疗保健和健康设备等广泛的生活产品中。在此应用案例中, BG22 SoC 配备在紧凑且方便的指尖脉搏血氧仪中,并集成血氧饱和度( SpO2 )探头和数据处理功能,可监测血氧水平( SpO2 )和脉搏数,还可提供友好且直观的用户体验。 以小体积、超低功耗 MCU 为核心打造便携式心脏监测仪 根据 世界卫生组织 ( WHO ) 的 估计 ,心血管疾病( CVD )是全球主要的死亡原因之一,预估每年夺走 1790 万人的生命。在这些死亡病例中,心律失常占很大的比例,而准确快速地识别心律失常风险较高的患者,并确保他们接受适当及时的治疗,可以预防过早死亡。为此,心脏监护仪及心律失常检测装置研发商 Bardy Diagnostics 推出了一款 Carnation 移动式监护仪( CAM )贴片,是少数几款以 P 波为中心的心律监测设备,专为准确测量和适应用户的积极生活方式而设计。 CAM 贴片基于 Silicon Labs EFM32 架构,患者接口传感器连接到 EFM32TG210 MCU 。该 MCU 具有小体积、低功耗和集成外围设备等优势(外设包括 ADC 、 SPI 、 ASYNC 串行接口和定时器功能),运行功率极低,使 CAM 贴片能有效捕捉那些微小的心脏信号细节,这使得 CAM 贴片与其他可用的监测仪有所区别。 EFM32TG210 MCU 集成的 ADC 提供了分辨率和滤波选项,确保能够获得所需的原始数据采集,同时保持在功率预算范围内。与其他架构相比, EFM32TG MCU 的电源管理提供了卓越的节能效果。此外,得益于极快的睡眠和唤醒转换、外围设备的自动操作和低功耗时钟生成, EFM32TG 提供超越系统要求的优异规格,并且可使用标准 CR1225 电池进行长达 14 天的连续心电图记录。 低功耗蓝牙 SoC 安全的设计助力便携式医疗设备重新定义癫痫疾病的管理方式 根据世界卫生组织的数据,全球有超过 5000 万人患有癫痫,如果诊断和治疗得当,估计 70% 的癫痫患者可以避免癫痫发作。为此,儿科癫痫学家 Dave Clarke 博士发起了 Epidet 项目,旨在打造一款用户友好、佩戴舒适的监测设备。为了实现小巧灵活的设备外形、准确可靠的检测算法、超低功耗、高安全性等要求, Epidet 项目选用了 Silicon Labs 的 EFR32BG22 SoC 。这是一个单芯片解决方案,可以提供 MCU 计算功能、低功耗蓝牙连接、超低功耗、小巧外形和一系列用于传感器集成的外围设备等诸多优势,并可实现安全可靠的监控。 BG22 SoC 除了运行频率高达 76.8MHz 的 ARM Cortex-M33 内核, 352KB 闪存和 32KB RAM ,还具有单独的 Cortex-M0+ ,其可以驱动蓝牙无线电子系统,从而给 M33 和内存留下充足的空间去处理应用和数据算法。因此, Epidet 能够获取检测各种癫痫发作类型所需的数据频率和分辨率,在设备本地处理所有数据,然后利用蓝牙发送明确结论,向护理人员和云端提供必要的更新信息,进行记录和进一步分析。 此外, BG22 提供先进的硬件加密加速,可以安全地保护和存储维持与网关或智能手机的私密蓝牙连接所需的密钥。它还提供具有信任根和安全加载程序的安全启动,从而确保从不可篡改的 ROM 开始验证可信的固件链。这可以防止恶意软件注入、回滚( rollback ),并确保仅在设备上加载和执行经验证的固件。 Epidet 可充分利用 BG22 提供的安全功能来保护通信链路和用户的私人信息。设备固件可通过蓝牙安全更新,迅速纠正产品中的潜在缺陷,添加新功能和增强功能。 参考资料: l 蓝牙脉搏血氧仪实现关键远程监测 l 以 MCU 为核心的便携式心脏监测仪 l 使用便携式医疗设备重新定义癫痫疾病的管理方式 除了上述这些应用案例, Silicon Labs 的 IoMT 解决方案在全球还有许多精彩应用。 为了让业界更好地了解便携式医疗设备市场发展前景, Silicon Labs 低功耗蓝牙 SoC 系列产品组合的特性,以及 Silicon Labs 的客户在该领域的创新经验和心得, Silicon Labs 将携手世纪电源网的电子研习社在 5 月 31 日举办主题为“基于芯科科技低功耗蓝牙 SoC 构建安全互联的医疗设备”的网络研讨会。点击 此处 ,可进行预约观看。
  • 2023-5-12 09:27
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    联动车业、携手芯企、共赢四化——大联大及芯伙伴共推车用技术创新和高效供应
    完美落幕的 大联大 汽车技术应用路演 为车用电子赋注新动能 由国际领先的、亚太地区市场第一大半导体元器件分销商大联大控股主办的、以 “ 驶向未来:预约下一个十五 • 五 驰骋 世界 ” 为主题的汽车技术应用路演 深圳 站日前 圆满落幕 。大联大代理的近 20 条中外产线,以及大联大自身强大的车用技术团队为本次活动带来精彩的演讲和现场演示,在本次路演上海站之后再次吸引了众多专业人士的参与。 大联大汽车技术应用路演深圳站活动现场图 本次 路演 的举办,正值 中 国汽车产销总量连续 14 年稳居全球第一、新能源汽车产销量连续 8 年位居全球第一,国内汽车产业期望通过 “ 网联化、智能化、 服务化和电动化 ” 在全球汽车市场实现更大突破之际,产业演进正在将汽车产业生态和半导体行业更紧密地结合在一起,以期推动持续创新和高效的供应链。 此次路演旨在深度联动车用领域技术交流,大联大控股 携 旗下世平、品佳、诠鼎、友尚 四集团盛邀 汽车行业组织、研究机构、主要车厂、设备制造商( OEM )、一二级供应商 等,以及近二十家 全球和中国领先的半导体供应商 参与 分享、交流和展示,通过 洞悉 市场趋势和掌握核心技术,共同构建新的产业联动模式。 大联大商贸中国区总裁沈维中发表开场致辞,表示: “ 中国是全世界最大的汽车市场,预计未来几年仍将持续保持稳健的增长。同时,全球汽车产业正快速迈向网联化、智能化、电动化,技术创新也为我国汽车产业发展提供了换道超车的重大机遇。大联大一直致力于与先进企业并肩前行,以推动国内汽车电子产业高质量发展为己任,全力投入技术团队和资源,联动客户研发创新,打造汽车电子技术与供应链深度融合的半导体通路标杆 。 ” 大联大商贸中国区总裁·沈维中致辞 此外,大联大汽车技术应用巡展深圳站活动邀请了中国汽车芯片产业创新战略联盟副秘书长邹广才博士分析汽车芯片产业的发展分析与生态建设,盖世汽车研究院副总监张志文特別针对智能辅助驾驶趋势展望进行了深入的探讨。 中国汽车芯片产业创新战略联盟副秘书长邹广才博士演讲 盖世汽车研究院副总监张志文演讲 携手全球领先芯企 全面支撑车生态创新 为了推动中国车企及其生态伙伴的创新, 本次汽车技术应用路演除了主题演讲和现场展示,还设立了两场进行技术研讨的分论坛,覆盖了智能座舱、 ADAS 、三电(电池、电机和电控)等技术方向,邀请英飞凌、恩智浦、安森美、意法半导体、安世半导体和豪威集团等近二十家领先半导体供应商介绍其先进解决方案。 两个分论坛的内容精彩纷呈,豪威集团介绍了高清微型显示器技术,艾迈斯欧司朗介绍了智能表面传感、照明与舱内驾驶员监控系统,芯源系统介绍了智能驾舱解决方案,莫仕中国介绍了电动车电池包和电芯采样新方案,西部数据介绍了为软件定义车辆( SDV )提供的闪存方案,安世半导体介绍了其推出的高可靠自动驾驶保护方案。 另一个分论坛中,恩智浦半导体介绍了其车辆电气化解决方案,威世(中国)介绍了该公司专为 ADAS 开发的解决方案,美光科技带来了汽车应用中的最新存储技术,微芯科技介绍了其 MCU 等产品在电动车上的经典应用,而 Hailo Technologies 介绍了汽车应用中的算力芯片和解决方案,达尔电子介绍了其面向智能座舱的车规产品组合,以及针对 ADAS 应用的 PCIe Switch 及时钟产品。 大联大汽车技术应用路演深圳站活动现场图 创新已经成为汽车产业走向未来的关键要素之一, 尤其 在智能、网联和新能源等领域内的创新,需要汇聚全球半导体、软件、通信和云服务等领域最新科技 ,也进一步推动了产业链上下游协同创新的新模式。大联大控股这样的领先半导体元器件分销商已经超越了半导体硬件的销售,率先建立了全面的创新支持服务体系 。 大联大 控股 投入巨大的人力物力建立了强大的、全面的技术支持体系,可提供从设计导入、电路设计与编程支持到系统集成支持等三级技术支持, 已经 积累了数十款与汽车应用相关的解决方案,并通过 “ 大大通 ” 应用方案知识库让 主机厂、一二级供应商和方案商的 工程师可以随时获得相关硬件和软件信息。 大联大汽车技术应用解决方案现场演示 本次大联大 汽车技术应用路演 上海站和深圳站活动共吸引了逾千名来自车用电子领域的专业人员踊跃参与。 除了精彩的主题演讲和技术讲座,大联大控股和旗下世平、品佳、诠鼎、友尚四集团、中外车用芯片供应商还在活动现场进行了精彩的演示,使该路演成为了一站式了解汽车行业最新技术创新的窗口。 展望未来,大联大将继续构建以车厂、一二级供应商和生态伙伴在智能、网联及三电领域的创新需求为牵引,以全球及中国半导体厂商的创新技术和产品为支撑,以自己全面的技术支持和供应链运营网络为底座的全新车用科技创新和产业化集群,以期在未来和产业生态伙伴共同激发和抓住更多新赛道商机。 本次路演的相关演讲和展示资料将在大联大旗下的 “ 大大通 ” 网站上公开呈现。 关于大联大控股 大联大控股 是全球领先、亚太区最大的半导体元器件分销商 * ,总部位于台 北 ( TSE:3702 ) , 旗下拥有 世平 、 品佳 、 诠鼎 及 友尚 , 员工人数约 5,000 人,代理产品供货商超 250 家,全球 78 个分销据点, 2022 年营业额达 259.7 亿美金 。 大联大 开创产业控股平台,专注于国际化营运规模与在地化弹性,长期深耕亚太市场,以「产业首选.通路标杆」为愿景,全面推行「团队、诚信、专业、效能」之核心价值观,连续 22 年蝉联「优秀国际品牌分销商奖」肯定。面临新制造趋势, 大联大 致力转型成数据驱动 (Data-Driven) 企业,建置在线 数字化平台 ─ 「 大大网 」,并倡导智能物流服务 (LaaS, Logistics as a Service) 模式,协助客户共同面对智能制造的挑战。 大联大 从善念出发、以科技建立信任,期望与产业「拉邦结派」共建大竞合之生态系,并以「专注客户、科技赋能、协同生态、共创时代」十六字心法,积极推动数 字化 转型。 (* 市场排名依 Gartner 2023 年 03 月公布数据 )
  • 热度 7
    2023-5-9 20:43
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    Silicon Labs将举办2023年Tech Talks技术讲座 Matter、Wi-Fi、蓝牙和LPWAN四大专题
    带您了解无线协议技术最新进展,助力加快物联网设备开发 致力于以安全、智能无线连接技术建立更互联世界的全球领导厂商 Silicon Labs (亦称 “ 芯科科技 ” , NASDAQ : SLAB )今日宣布,将在 5 月 17 日至 8 月 2 日期间举办 2023 年亚太区 Tech Talks 技术讲座,旨在帮助开发人员了解无线技术的最新进展并加快物联网设备开发。作为一家专注于物联网的企业, Silicon Labs 在不断为业界提供多种无线产品组合的同时,也十分注重与开发者分享技术和实践,共同推动物联网产品和应用实现创新。 Silicon Labs 今年亚太区 Tech Talks 技术讲座共分四大专题,包括 Matter 、 Wi-Fi 、蓝牙和 LPWAN 四大无线技术,每个专题设中文和英文技术讲座各一场。针对每个技术专题, Silicon Labs 专业的工程师和开发人员提供时长约两小时的技术培训课程和在线答疑环节,涵盖了物联网无线连接最重要的知识,借以帮助与会者建立所需的开发技能来向市场交付领先的产品。此外, Tech Talks 技术讲座为与会者提供全站式的服务,协助他们了解 Silicon Labs 各项无线技术的具体进展。 培训亮点: · 两小时的技术培训课程(中文演讲或英文演讲) · 中文讲 座 在指定日期的 13:30 分(北京 / 台北 / 香港时间)举办;英文讲 座 在指定日期的 14:30 分(日本 / 韩国时间)和 11:00 分(印度时间)举办 · 与 Silicon Labs 专家进行现场在线问答 · 会后提供随选回放内容及演讲文档下载 以下是 2023 年 Tech Talks 中文技术讲座的主题系列和课程列表,以帮助您加快物联网开发 · LPWAN / 2023 年 5 月 17 日 1. 通过优化的 FG23 来提高电池寿命和性能 2. 适用于 Wi-SUN FAN 1.1 的 FG25 介绍 · Matter / 2023 年 6 月 7 日 1. Matter :从评估到认证 2. 开始 Matter Over Wi-Fi 的设计 3. 开展您的 Matter 开发之旅 · 蓝牙 / 2023 年 7 月 12 日 1. 开箱:探索蓝牙新功能 2. 蓝牙产品组合:了解适合您的应用的解决方案 3. 基于低功耗蓝牙的高精度距离测量( HADM )最新技术 · Wi-Fi / 2023 年 8 月 2 日 1. 运用 Wi-Fi 6 设计低功耗应用 2. 通过始终在线( Always-on )的 Wi-Fi 6 构建智能家居设备 3. 使用 SiWx917 和 Matter 产品开发 Wi-Fi 6 传感器 芯科科技亚太区 Tech Talks 技术讲座“干货”满满,内容精彩纷呈。注册参加中文技术讲座: https://www.silabs.com/about-us/events/apac-tech-talks-wireless-technology-training-sc ;注册参加英文技术讲座: https://www.silabs.com/about-us/events/apac-tech-talks-wireless-technology-training 。 关于 Silicon Labs Silicon Labs (亦称“芯科科技”, NASDAQ : SLAB )是致力于以安全、智能无线技术建立更互联世界的全球领导者。我们集成化的硬件和软件平台、直观的开发工具、无与伦比的生态系统和强大的支持能力,使我们成为构建先进工业、商业、家庭和生活应用的理想长期合作伙伴。我们可以帮助开发人员轻松解决整个产品生命周期中复杂的无线挑战,并快速向市场推出创新的解决方案,从而改变行业、发展经济和改善生活。
  • 2022-9-6 14:18
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    区块链技术起源于大约 1970年代末,当时一位名为 Ralph Merkle 的计算机科学家申请了哈希树的专利,这些树是一种计算机科学结构,通过使用加密将区块链接起来,用于存储数据。随着区块链技术的不断发展,已经成为全球性争夺技术,并对整个技术和产业领域都发挥重要作用。2019年,区块链技术被国内赋予了战略性意义。 区块链,去中心化数据库,具有去中心化、开放性、独立性、安全性和匿名性五个特征。由于互联网身份的虚拟性,人们无法建立信任关系,而区块链技术通过密码学和数学巧妙的分布式算法,无需第三方介入,就可以使参与者达成共识,解决信任和价值的可靠传递难题。 区块链技术还通过提供去中心化的结算平台和价值转移,保证用户虚拟Z产和虚拟身份的安全,实现规则透明和确定性执行机制,保证其价值的所有权和流通,进而实现经济体系的高效稳定。 区块链技术的应用场景主要围绕区块链的三种形态展开,包括公有链、专有链、联盟链,目前国内的区块链主要以联盟链为主,联盟链介于公有链和私有链之间,比私有链大,但是又没有公有链的规格大,其数据效率快,因为节点少,且只需要和网络上三分之二的节点达成共识后就能完成交 Y过程,不同于公有链,联盟链只有部分是去中心化;数据具有保密性,仅限于联盟里机构和用户才能访问。 按照目前主流的区块链项目来看,区块链项目可分为必类、平台类、应用类、资产代必类,再近一步来说,包括区块链交 Y系统,数字藏品系统,电商商城等。就目前的区块链项目数量来看,每年都在不断的增长,如果想要参入其中开发一个区块链项目,肯定少不了区块链开发公司,He~Fei~艾数-大数据,合-肥区块链软件开-发-公-司,技术支持;伴随国内中小微企业加入区块链产业的数量越来越多,那一个区块链开发公司能给企业提供哪些技术? 第一个是无法更改,区块链为分布式数据库技术,这种技术是无法更改的,该系统中所有的数据模块都有对应的数据信息,且每一个数据块都会连接而成变为数据链;区块链开发 搭建技术源码;第二个是可溯源头,系统当中的任何一个模块,当中拥有的信息都是完整的,且能够追溯信息的源头;第三个是安全可靠,区块链最为显著的就是在提取或者储存信息时都应验证,每一次交Y都是多方一起验证才可达成。 此外,区块链开发项目会用到很多开 /发语言,例如C++、Java、Python、Go等。目前国内的区块链开发公司已经有一定的规模,但区块链开发公司的开发技术还需要不断更新完善。
  • 2022-8-30 13:38
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    该小程序服务于B2B领域,通过互联网公开的招聘信息和企业数据分析的B2B商业机会-数据服务,可以帮助相应的数据服务机构寻找有相应需求的公司。 1.6亿+企业数据、每日2000万+职位数据更新、5000万+知识产权数据、1200万+linkedin人才数据,还有小红书等海量的社交内容数据。 该小程序开发者上海元小仓信息科技有限公司是一家以大数据和人工智能为核心技术优势的高科技企业,拥有国内外海量关于“企业”和“职场人”的多维度信息的数据库,可以有效解决园区的数据孤岛问题,让园区数据可以和外部多数据源联通,从而更好地进行战略决策、商机挖掘、市场分析调研、CRM客户画像、营销获客、园区招商。 大数据时代,市场竞争白热化,园区需要更强大的商机数据支撑,多数园区的现状是:没有大数据分析能力,缺乏人才,对产业状况及市场竞争态势没有清晰了解,也缺乏足够的商业机会信息支撑,而这些直接影响园区租金和税收进一步壮大,租金和税收又进一步影响园区面向未来发展的投入。因此,园商的愿景就是改变这一现状,以大数据和AI驱动中国产业园区和企业的成长。 园商的模块包含产业分析、招商商机挖掘、竞争园区分析、园区管理、智慧园区IOT硬件解决方案、园区企业服务等多个模块。商业模式上支持Saas服务和基于需求定制。 元仓大数据,大数据,人工智能,战略决策,商机挖掘,市场分析调研,CRM客户画像,营销获客,园区招商,AI智能
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    时间: 2024-6-19 11:40
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    上传者: 开心就很好了
    一、大数据工程师是什么?大数据工程师是利用大数据技术处理大量数据的专业技术人员,他们负责数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘,并对这些数据加以利用、管理、维护和服务。大数据工程师的工作内容包括但不限于数据处理、数据分析、架构设计、技术创新、团队协作和业务理解等多个方面。大数据工程师的工作不仅限于技术层面,还包括与团队成员的沟通协作以及对业务需求的深入理解,以确保能够为企业提供有价值的数据分析和决策支持,推动企业的发展和创新。二、如何成为大数据工程师1.什么是大数据?顾名思义,大数据首先最明显的特点就是数据量足够大,互联网大厂里面的数据量基本上原始日志单日的数据量能达到PB级别,经过处理后的中间表在TB级别,最终在平台上展示可以人工分析的数据最多只能是GB级别的统计级别数据,数据量太大对分析师、产品、以及领导层做决策帮助不大。2.什么场景需要大数据?比如说你现在在一个叫买买的购物APP里想买件衣服,在你疯狂逛APP的时候其实你的每一个行为都被日志记录了下来,并保存到数仓里面,比如一次点击,从A页面点击进了a商品,从B直播购买了b商品,并且分享给了你的朋友,整个行为都会被记录下来用于分析你的购买习惯,同时算法也会通过这些大数据给你的每一个商品展示位推荐一系列商品,最后按照一个打分高低,选取分数最高的展示给你。3.大数据工程师是做什么的?大数据工程师就是把这些PB级的数据加工至可以人工分析帮助决策的GB级别甚至MB级别,用于各个BI系统、推荐系统、数据分析系统、算法等系统里面。三、大数据工程师的要求大数据工程师的要求主要包括学历、专业背景、技术能力、工作经验、语言能力以及其他要求。1、学历要求:通常要求具备本科及以上学历,专业背景与大数据相关。对于初级、中级和高级大数据工程师的报考条件,学历要求有所不同。初级要求中专、大专学历或本科及以上学历,中级要求中专、大专学历或本科及以上学历,并有相关工作经验或初级证书,高级要求中专、大专学历或本科及以上学历,并有相关工作经验或中级证书。2、专业背景:需要具备计算机科学、数学、统计学等相关专业背景。这些专业背景有助于理解和应用大数据工程中的相关技术。3、技术能力:需要熟练掌握大数据相关技术,如Hadoop、Spark、Kafka等,并且具备数据挖掘、数据分析、数据可视化等方面的技能。这些技能是大数据工程师不可或缺的能力,有助于有效地处理海量数据并进行数据分析和挖掘。4、工作经验:申请者需要具备一定的实际工作经验,能够独立完成大数据相关的项目。对于不同级别的证书考试,工作经验的要求也不同。四、大数据主要是学啥大数据主要学:Java编程技术,Java编程技术是大数据学习的基础;Linux命令,对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的;Hadoop,这是大数据开发的重要框架;Hive,Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能等。五、大数据工程师有前途吗这个是肯定有的,大数据工程师是一个有前途的职业。从行业需求来看,大数据技术在各行各业的应用不断扩大,导致行业对大数据技术专业人才的需求日益旺盛。很多企业和机构都急需具备大数据分析和处理能力的人才,为大数据工程师提供了广阔的就业机会。此外,随着大数据技术的发展和普及,以及人工智能、云计算、物联网等技术的不断进步,大数据工程师的职能也在不断扩展,未来职业前景将会更加广阔。从薪资待遇方面来看,大数据工程师是一个高薪职业。在美国,大数据工程师的平均年薪较高,而在中国的一些一线城市,大数据工程师的年薪也在30万人民币以上。大数据行业的平均薪资已经达到了较高的水平,特别是在大城市,薪资水平更是可观。此外,大数据工程师的职业发展路径清晰,从实习工程师到首席工程师/架构师,每个阶段都有对应的职位和薪水,且薪水具有竞争力。综上所述,大数据工程师是一个前景广阔、薪资待遇优厚的职业选择。但是,也需要注意到入行门槛相对较高,需要学习常见的大数据技术栈、精通SQL及维度建模或Java等技术,并需要熟悉业务。
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    时间: 2024-2-26 10:46
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    上传者: 开心就很好了
    一、Spark3.0.0运行环境安装Spark常见部署模式:Local模式:在本地部署单个Spark服务所谓的Local模式,就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark代码的环境,一般用于教学,调试,演示等。在IDEA中运行代码的环境称之为开发环境,和Local模式还是有区别的。Standalone模式:Spark自带的任务调度模式。(国内常用)YARN模式:Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。(国内常用)Windows模式:为了方便在学习测试spark程序,Spark提供了可以在windows系统下启动本地集群的方式,这样,在不使用虚拟机或服务器的情况下,也能满足Spark的基本使用。Mesos&K8S模式:(了解)。Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架,它被称为是分布式系统的内核,在Twitter得到广泛使用,管理着Twitter超过30,0000台服务器上的应用部署,但是在国内,依然使用着传统的Hadoop大数据框架,所以国内使用Mesos框架的并不多,但是原理都差不多。容器化部署是目前业界很流行的一项技术,基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是Kubernetes(k8s),而Spark也在最近的版本中支持了k8s部署模式。1、配置javajdk1.8环境变量配置路径:电脑→属性→高级系统设置→环境变量path中加入:%JAVA_HOME%/bin。注:jdk版本不宜过高。2、配置scala2.12.0下载scala安装包,选择对应版本,这里我选择的是scala2.12.0版本。3、配置scala环境环境变量配置路径:此电脑→属性→高级系统设置→环境变量path中加入:%SCALA_HOME%/bin。验证配置cmd验证配置:scala-version4、配置Hadoop3.1.0Hadoop下载从Apache官网下载Hadoop,官网下载速度较慢,也可使用国内镜像下载。Hadoop环境变量配置,配置步骤同Scala配置。注意:需要把%HADOOP_HOME%\bin与%HADOOP_HOME%\sbin一同加入path中。5、配置Spark3.0.3Spark下载Spark环境配置,配置步骤同scala配置。注意:需要把%SPARK_HOME%\bin与%SPARK_HOME%\sbin一同加入path中。配置验证cmd命令:spark-shellSpark配置成功。二、spark实战Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,也可以说是目前用于可伸缩计算的最广泛的引擎,成千上万的公司包括财富500强中的80%都在使用。Spark生态系统集成了丰富的数据科学、机器学习、SQL分析和BI、存储和基础设施等框架,并将这个生态使用可以扩展到数千台机器大规模数据使用。Spark提供了Java、Scala、Python和R的高级api,以及支持通用执行图的优化引擎。Spark支持一系列丰富的高级工具,包括用于SQL和结构化数据处理的SparkSQL,用于pandas工作负载的Spark上的pandasAPI,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX,以及用于增量计算和流处理的StructuredStreaming。Spark自身节点运行的集群模式,也就是我们所谓的独立部署(Standalone)模式,Spark的Standalone模式体现了经典的master-slave模式。#拷贝一个部署spark-standalone目录cp-rspark-3.3.0-bin-hadoop3spark-standalone#进入目录cdspark-standalone/cdconf#准备workers配置文件mvworkers.templateworkers#修改workers内容为viworkershadoop1hadoop2hadoop3#准备spark-env.sh配置文件mvspark-env.sh.templatespark-env.sh#spark-env.sh添加如下内容vispark-env.sexportJAVA_HOME=/home/commons/jdk8SPARK_MASTER_HOST=hadoop1SPARK_MASTER_PORT=7077#分发到其他两台上scp-r/home/commons/spark-standalonehadoop2:/home/commons/scp-r/home/commons/spark-standalonehadoop3:/home/commons/#进入根目录下sbin执行目录和启动cdsbin/./start-all.sh由于spark-shell停止掉后,集群监控页面就看不到历史任务的运行情况,所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。#先停止前面启动的集群./stop-all.sh#准备spark-defaults.confcd../confmvspark-defaults.conf.templatespark-defaults.conf#修改spark-defaults.confvimspark-defaults.confspark.eventLog.enabled     truespark.eventLog.dir       hdfs://myns:8020/sparkhis#需要启动Hadoop集群,HDFS上的目录需要提前存在hadoopfs-mkdir/sparkhis#修改spark-env.sh文件,添加如下配置:vispark-env.shexportSPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://myns:8020/sparkhis-Dspark.history.retainedApplications=30"#参数1含义:WEBUI访问的端口号为18080#参数2含义:指定历史服务器日志存储路径(读)#参数3含义:指定保存Application历史记录的个数,如果超过这个值,旧的应用程序信息将被删除,这个是内存中的应用数,而不是页面上显示的应用数。由于hadoop是HA模式因此配置为hdfs-site.xml下的dfs.nameservices的value值  <property>    <name>dfs.nameservices</name>    <value>myns</value><!--core-site.xml的fs.defaultFS使用该属性值-->  </property>#分发配置到另外两台上scpspark-defaults.confspark-env.shhadoop2:/home/commons/spark-standalone/conf/scpspark-defaults.confspark-env.shhadoop3:/home/commons/spark-standalone/conf/#启动集群./start-all.sh#启动历史服务./start-history-server.sh
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    时间: 2023-10-25 11:31
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    上传者: zhusx123
    车联网大数据平台架构设计
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    时间: 2023-10-19 09:00
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    上传者: huangyasir1990
    大数据工程师2023版体系课,10月升级版35周,源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载!大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说,大数据就是结构化的传统数据再加上非结构化的新数据。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。大数据包含哪些技术:Zookeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置,那么和这个地方配置相同的所有地方都可以获得变更,省去了手动拷贝配置的繁琐,还很好地保证了数据的可靠和一致性,同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息,可以监控集群中机器的变化,实现了类似于心跳机制的功能。Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与Hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。Impala是对Hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQLonHadoop,用来进行大数据实时查询分析。通常来说,在我们最终查看数据报表,或者使用数据进行算法预测之前,数据都会经历以下这么几个处理环节:数据采集:是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。数据存储:海量的数据,需要存储在系统中,方便下次使用时进行查询。数据处理:原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用,数据处理就是这些过程的统称。一般来说,有两种类型的数据处理,一种是离线的批量处理,另一种是实时在线分析。数据应用:经过处理的数据可以对外提供服务,比如生成可视化的报表、作为互动式分析的素材、提供给推荐系统训练模型等等。计算机要对输入的单词进行计数:如果采用集中式计算方式,我们要先算出一个单词如Deer出现了多少次,再算另一个单词出现了多少次,直到所有单词统计完毕,将浪费大量的时间和资源。如果采用分布式计算方式,计算将变得高效。我们将数据随机分配给三个节点,由节点去分别统计各自处理的数据中单词出现的次数,再将相同的单词进行聚合,输出最后的结果。
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    时间: 2023-10-19 10:35
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    上传者: 开心就很好了
    MK体系课-大数据工程师2023版(35周)分享下载,源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集,资料齐全下载!想要学好大数据需掌握以下技术:1.Java编程技术2.Linux命令3.Hadoop4.Hive5.Avro与Protobuf6.ZooKeeper7.HBase8.phoenix9.Redis10.Flume11.SSM12.Kafka13.Scala14.Spark15.Azkaban16.flink下面我们就来学习一下HDFS中的一些常见的shell操作其实hdfs后面支持很多的参数,但是有很多是很少用的,在这里我们把一些常用的带着大家一块学习一下,如果大家后期有一些特殊的需求,可以试着来看一下hdfs的帮助文档直接在命令行中输入hdfsdfs,可以查看dfs后面可以跟的所有参数注意:这里面的[]表示是可选项,<>表示是必填项首先看第一个ls命令查看hdfs根目录下的内容,什么都不显示,因为默认情况下hdfs中什么都没有其实后面hdfs的url这一串内容在使用时默认是可以省略的,因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性所以这样简写也是可以的实战:WordCount案例开发前面我们通过理论层面详细分析了单词计数的执行流程,下面我们就来实际上手操作一下。大致流程如下:第一步:开发Map阶段代码第二步:开发Reduce阶段代码第三步:组装Job在idea中创建WordCountJob类添加注释,梳理一下需求:需求:读取hdfs上的hello.txt文件,计算文件中每个单词出现的总次数hello.txt文件内容如下:helloyouhellome最终需要的结果形式如下:hello2me1you1
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    时间: 2023-7-12 11:35
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    上传者: 蝴蝶结欧恩
    课程分享——多层次构建企业级大数据平台,成就全能型大数据开发。已完结,共19章,附源码。本课程通过构建多层次企业级大数据平台,带你开拓架构思维,掌握“全能型”技能体系,综合提升集群管理+平台能力层建设+数仓建设+数据应用实战能力,助力你尽早成为驾驭“多赛道”的“全能型”大数据技术人才,获得岗位自由切换和晋升的“优先权” 
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    时间: 2023-7-11 12:46
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    上传者: 开心就很好了
    多层次构建企业级大数据平台,成就全能型大数据开发视频教程下载,2023年7月已完结19章,视频+源码下载!关于大数据开发工程师需要具备的技能,需要充分了解一下当前大数据的几个就业方向,可以参考下主流互联网行业的部门架构、职责和JD,大数据开发工程师,总体来说有这么几类,不同的公司叫法不一样:①数仓开发工程师②算法挖掘工程师③大数据平台开发工程师(应用)④大数据前端开发工程师《多层次构建企业级大数据平台,成就全能型大数据开发》大数据开发流程:大致上的话就是先javase,数据库,linux基础,然后就是大数据那一套路线了,hadoop,zookeeper,hive,kafka,flume,scala,spark,flink,做一两个大数据相关的项目。大数据开发分两类,编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。大数据开发是指把各种数据源的数据有效聚合,分析和处理,并将分析结果用于更好的决策和业务规划的过程。这些数据源包括社交媒体、在线广告、企业内部数据等等。这项工作的主要目标是提高数据分析的效率和精度,从而更好地发现商业机会和优化业务流程。大数据开发的流程可以分为五个步骤:1.数据收集:收集各种数据源的数据并存储到数据仓库或数据湖中。2.数据清洗:清洗数据,去除不必要的数据,并将其转化为结构化的数据格式。3.数据存储:将清洗好的数据存储在关系数据库、列式数据库、文档数据库、图数据库和分布式文件系统等中。4.数据处理:对大数据进行统计分析、机器学习、数据挖掘等处理,分析出数据的变化趋势和规律,并形成可视化报表。5.应用分发:将分析结果应用于实际业务场景中,从而产生更有利的业务结果。
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    时间: 2023-7-11 15:19
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    上传者: 蝴蝶结欧恩
    分享一套大数据课程——大数据工程师2023版,33周全,源码+课件+电子书+软件+包升级。全面构建五大能力体系,轻松应对多种岗位需求项目驱动式学习,知其然更知其所以然一、大数据基础· Linux系统使用· Shell脚本开发· Hadoop集群搭建二、离线数据采集计算· 海量数据采集· 海量数据计算· OLAP数据分析· 函数式编程· 内存数据高效计算· 从0~1构建数仓三、实时数据采集计算· 实时数据缓存能力· 内存数据存储能力· NOSQL数据存储能力· 新一代实时数据计算能力· 流式SQL计算能力四、全文检索引擎· 海量数据检索能力· 多条件组合查询能力· 中文词库热更新能力· 检索引擎SQL查询能力五、数据中台· 数据中台架构设计能力· 数据加工总线架构设计  能力· 基于SparkSQL的通用  引擎封装能力· 基于FlinkSQL的通用  引擎封装能力实战:电商数据仓库实战:直播平台关系三度推荐V1.0+V2.0实战:开发仿百度搜索引擎实战:数据中台大屏
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    时间: 2023-7-11 13:32
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    【已完结19章】多层次构建企业级大数据平台,成就全能型大数据开发视频教程,视频+源码下载!大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量,任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,和架构,你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的1、大数据平台有哪些大数据平台可以根据应用场景和功能需求,分为多种类型。以下是其中一些类型的大数据平台:1.分布式计算平台:ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink等,提供分布式存储和计算能力,支持海量数据处理和分析。2.实时数据处理平台:ApacheKafka、ApacheStorm、ApacheIgnite等,专注于实时数据处理和流计算,适用于流媒体、监控和物联网等场景3.数据仓库平台:AmazonRedshift、GoogleBigQuery、Snowflake等,提供基于云的数据仓库解决方案,支持大规模、高速的数据查询和分析。4.海量数据存储平台:Hadoop分布式文件系统(HDFS)、AmazonS3、GoogleCloudStorage等,提供海量数据的分布式存储能力,支持多种数据格式和存储方案。5.数据可视化平台:Tableau、QlikView、PowerBI等,提供数据可视化和报表工具,帮助用户更直观地理解数据和呈现数据分析结果。6.移动端分析平台:GoogleFirebase、Leanplum、Amplitude等,专注于移动设备的数据分析和用户行为跟踪,帮助开发人员更好地理解和优化移动应用程序。整体而言,大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步:1、linux系统安装2、分布式计算平台/组件安装3、数据导入4、数据分析5、结果可视化及输出API
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    时间: 2023-7-10 09:34
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    上传者: 开心就很好了
    大数据工程师2023版(23年7月升级版33周),视频+源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载!课程涉及一下内容:1、Linux在大数据领域,Linux是一种常用的操作系统,它提供了丰富的命令行工具和功能,用于处理和分析大数据。Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统,是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。2、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。3、HDFSHDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。4、MapReduceMapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上5、Flumeflume是高可用,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。用户行为日志通过前端平台存储到logservice中,通过flume的实时采集发过来的信息,然后发送到大数据平台上6、Hivehive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。7、HBaseHBase–HadoopDatabase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(FileSystem)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。8、ImpalaImpala是一个MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎:是一个用C++和Java编写的开源软件;用于处理存储在Hadoop集群中大量的数据;性能最高的SQL引擎(提供类似RDBMS的体验),提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。9、ScalaScala全称为ScalableLanguage,即“可伸缩的语言”,之所以这样命名,是因为它的设计目标是希望伴随着用户的需求一起成长。Scala是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的编程语言,它运行在标准的Java平台上,可以与所有的Java类库无缝协作。10、SparkApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。11、KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统(消息引擎系统),它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。12、RedisRedis(RemoteDictionaryServer),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API13、FlinkApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。14、ClickHouseClickHouse是一个完全的列式数据库管理系统,允许在运行时创建表和数据库,加载数据和运行查询,而无需重新配置和重新启动服务器,支持线性扩展,简单方便,高可靠性,容错。15、ElasticsearchElasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中。Kibana使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解,并管理和监控堆栈16、数据中台数据中台是一个数据仓库,介于底层海量数据湖(“后台”)和用户界面消费(“前台”)之间,像一个有规则的“货架仓库”。其建造目的是为了节省成本和激发下游用户创造能力,最终实现效率提升与价值增值。
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    时间: 2023-7-8 19:58
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    上传者: 开心就很好了
    玩转热门框架用企业级思维开发通用够硬的大数据平台课程下载,视频+源码+安装包下载!1、通过真实开发场景认识并理解各个模块的,设计思想&解决方案2、一个完整项目带你建立大数据技术大局观,俯瞰全项目理解通用型平台架构思想细数各组件掌握大数据开发高频技术3、常用架构分析选型逐层深入打造大数据开发知识体系,全局认识大数据开发流程技术选型+思想提升+开发技能全都能学到4、么是通用大数据平台?使用场景是什么?通用意味着它包含了大数据平台要实现的最重要也最关键的功能,是无论什么业务场景,都需要考虑的功能。分为五大模块:权限管理、任务调度、计算引擎、查询分析、集群监控。其中任务调度和查询分析是一个大数据平台中的重难点。通过前几章的思维提升和概念理解之后,再配合后面的开发,最终能实现一个属于你自己的大数据平台。整个过程对你的开发能力和大数据全局意识都有质的飞跃。5、什么叫“大数据大局观”?和其他大数据课程有什么不同呀?直接学具体的开发不行吗?课程是想帮助同学,更好的系统的掌握大数据平台开发。从头到尾弄明白什么是大数据平台,为什么要建大数据平台,对整个平台脑子中有清楚的认识。而不是只有具体的某个框架和“大数据”三个字。其实,不论是学习哪种技术,直接扎到具体的细节中,亦或是从一个很小的点开始学习,你很快就会感到厌烦。为什么呢?因为你虽然快速地搞定了某个技术细节,但无法建立全局的认知观,这会导致你只是在单个的点上有所进展,却没法将其串联成一条线进而扩展成一个面,从而实现系统地学习。
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    时间: 2023-7-10 10:32
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    大数据工程师2023版升级版33周,视频+源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载!大数据开发有两种开发方向,一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用,另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台,大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。关于大数据开发工程师需要具备的技能,需要充分了解一下当前大数据的几个就业方向,可以参考下主流互联网行业的部门架构、职责和JD,大数据开发工程师,总体来说有这么几类,不同的公司叫法不一样:①数仓开发工程师②算法挖掘工程师③大数据平台开发工程师(应用)④大数据前端开发工程师 大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。  旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。大数据技术主要涉及以下方面的内容:1.数据存储与管理:包括传统的关系型数据库以及分布式NoSQL数据库等。2.数据处理与分析:利用数据挖掘和机器学习等技术,对海量数据进行加工分析,以发现其中的价值。3.海量数据的开发与应用:包括海量数据处理框架Hadoop和Spark等技术的开发应用等。4.数据可视化与展示:将数据结果通过各种直观和易懂的方式呈现出来,以帮助人们更好地理解和利用大数据。5.数据安全和隐私保护:如何保证大数据的安全性和隐私性是大数据技术发展中的重要课题之一
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    时间: 2023-6-8 10:41
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    上传者: 开心就很好了
    Linux云计算运维工程师路线图(集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据)课程分享从目前市场发展情况以及应用率来说,Linux云计算的就业前景是非常不错的,至少在未来十年都是非常不错的职业,市场上对于Linux人才需求量很大,就业薪资待遇也是非常不错,有百分之八十的公司都在使用Linux;学习Linux之后可以从业的岗位也是非常多的,比如说:Linux运维工程师Linux运维平台研究工程师运维开发工程师运维总监大数据运维工程师系统运维架构师随着互联网的高速发展、网站规模越来越大、架构越来越复杂,对网络运维工程师的需求也会越来越急迫,特别是对有经验的人才需求量大,而且职业发展前景非常好。Linux云计算运维工程师路线图(集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据)持续更新第一阶段Linux基础环境搭建篇第二阶段Linux磁盘管理第三阶段Linux网络篇第四阶段Docker篇  第五阶段Kubernetes(K8S)篇 第六阶段Shell基础+实战 地七阶段搜索引擎运维篇+logstash日志收集第八阶段自动化运维第九阶日志监控系统Promethus第十阶段K8S监控方案第十一阶段大型在线教育运维项目
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    时间: 2023-6-5 15:44
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    今天给大家分享一样大数据课程——《多层次构建企业级大数据平台,成就全能型大数据开发》,视频+源码,课程持续更新中,请关注本网盘地址!这门课程涵盖Hadoop集群安装部署到整个数据平台建设的整体内容,偏向实战!《多层次构建企业级大数据平台,成就全能型大数据开发》课程通过构建多层次企业级大数据平台,带你开拓架构思维,掌握“全能型”技能体系,综合提升集群管理+平台能力层建设+数仓建设+数据应用实战能力,助力你尽早成为驾驭“多赛道”的“全能型”大数据技术人才,获得岗位自由切换和晋升的“优先权”。从0到1,多阶段分层构建大数据平台核心。助力获得多岗位自由切换和晋升优先权集群监控与治理提高集群管理效率实战自动部署程序,支持多种Hadoop生态的大数据组件自动部署掌握Prometheus监控组件应用,对Hadoop集群进行重点指标监控掌握HDFS存储和YARN任务健康度分析及评分策略实战集群管理平台,增强集群管理和优化能力数据采集与处理打通平台数据处理全流程掌握企业常用的数据采集、数据计算、数据开发、任务调度领域开源大数据组件应用,逐步构建数据平台能力层实战数据资产统一视图,一栈式打通元数据采集、编目和管理实战统一查询分发服务,打造支持多集群、多引擎的数据查询中间件数据落地及应用技术&业务“两手抓”结合数据可视化服务(superset),实现母婴销售数据的BI分析理论+实践结合,基于ClickHouse打造当前主流方案的数据标签平台需求入手,实战用户营销标签数据存储最优解业务应用落地实现用户标签查询、分群、人群营销等基础业务场景6大纬度,高效构建你的“全能型”技能体系“自动部署-监控管理-能力建设-数据应用”全流程数据平台落地,综合提升企业级项目架构设计及构建能力。集海量数据存储、数据采集、数据处理、任务调度、数据开发、数据应用于,一体的大数据平台是各个公司进行大规模数据处理所必备的基础能力。
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    时间: 2023-5-25 15:57
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    上传者: 蝴蝶结欧恩
    给大家分享一套课程——多层次构建企业级大数据平台,成就全能型大数据开发。本课程通过构建多层次企业级大数据平台,带你开拓架构思维,掌握“全能型”技能体系,综合提升集群管理+平台能力层建设+数仓建设+数据应用实战能力,助力你尽早成为驾驭“多赛道”的“全能型”大数据技术人才,获得岗位自由切换和晋升的“优先权”。
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    时间: 2023-5-23 15:59
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    上传者: 蝴蝶结欧恩
    分享一套大数据课程——大数据实战启航班(Hadoop+Spark+Flink+离线计算+实时计算),包含源码+软件包+课件。本课程专门为想成为大数据工程师的同学而设计,涵盖大数据工程师的各种技能和知识点,零基础入门大数据,理论结合实战,助力你快速成为一名合格的大数据工程师。
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    时间: 2023-5-6 12:11
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    大数据搜索与挖掘及可视化管理方案(第3版)
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    时间: 2023-4-19 11:58
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    上传者: 蝴蝶结欧恩
    分享一套大数据课程——大数据工程师2023版,31周全,源码+课件+电子书+软件+包升级。全面构建五大能力体系,轻松应对多种岗位需求项目驱动式学习,知其然更知其所以然一、大数据基础· Linux系统使用· Shell脚本开发· Hadoop集群搭建二、离线数据采集计算· 海量数据采集· 海量数据计算· OLAP数据分析· 函数式编程· 内存数据高效计算· 从0~1构建数仓三、实时数据采集计算· 实时数据缓存能力· 内存数据存储能力· NOSQL数据存储能力· 新一代实时数据计算能力· 流式SQL计算能力四、全文检索引擎· 海量数据检索能力· 多条件组合查询能力· 中文词库热更新能力· 检索引擎SQL查询能力五、数据中台· 数据中台架构设计能力· 数据加工总线架构设计  能力· 基于SparkSQL的通用  引擎封装能力· 基于FlinkSQL的通用  引擎封装能力
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    时间: 2023-4-12 09:11
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