只要數(shù)據(jù)量級(jí)大(或者是數(shù)據(jù)復(fù)雜度，或者是其他方面的量級(jí)大)到普通的處理方法無(wú)法處理地實(shí)際上都可以算作是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，只不過(guò)一般大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)目前招聘的很多都是做數(shù)據(jù)處理的。有如下幾個(gè)方向:1)數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)處理地一個(gè)方向，這里做數(shù)據(jù)挖掘要有一些統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)才能做，目前數(shù)據(jù)挖掘的方向其實(shí)不是很明確，和人工智能，機(jī)械學(xué)習(xí)也有一些關(guān)系，如果是做數(shù)據(jù)挖掘，基本的數(shù)據(jù)會(huì)由數(shù)據(jù)平臺(tái)部或數(shù)據(jù)運(yùn)維部門(mén)提供2)數(shù)據(jù)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)(這里的平臺(tái)開(kāi)發(fā)在不同公司的內(nèi)容又不一樣，小公司可能是根據(jù)公司業(yè)務(wù)做一套完整的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，大公司這個(gè)職位可能是一些開(kāi)源組件的二次開(kāi)發(fā))3)大數(shù)據(jù)運(yùn)維方向:比如hadoop，spark集群的運(yùn)維，涉及到ha等內(nèi)容4)大數(shù)據(jù)分析方向:有的公司會(huì)將職責(zé)細(xì)化，招聘一些專(zhuān)業(yè)的分析人員，去寫(xiě)hql或者是其它類(lèi)sql來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析最后，其實(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)工作的劃分并不清晰，行業(yè)里沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，大公司小公司情況不同。關(guān)于技術(shù)方向更是用什么的都有，比如有的公司用spark，有的用impala，還有的用clickhouse等，最近flink也逐漸進(jìn)入大家的視野。所以在找工作時(shí)應(yīng)該要考慮的是自己的強(qiáng)項(xiàng)是什么，同時(shí)在選擇工作時(shí)要考慮到這個(gè)工作在做了三五年后，從這家公司出來(lái)還能不能找到工作。我個(gè)人的建議是如果你會(huì)java,那不要脫離java(scala)語(yǔ)言去做大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，也不要專(zhuān)業(yè)只去做數(shù)據(jù)分析工作，大數(shù)據(jù)行業(yè)目前仍舊有一些泡沫(個(gè)人看法)，很多組件仍舊是基于java的，一旦脫離java語(yǔ)言本身，那源碼閱讀，二次開(kāi)發(fā)都會(huì)有問(wèn)題，同時(shí)生產(chǎn)環(huán)境自動(dòng)化去執(zhí)行一些代碼也是需要語(yǔ)言支持的，或者最差的預(yù)估，如果大數(shù)據(jù)行業(yè)嚴(yán)重縮水(比如某些公司可以分析，可以挖掘的內(nèi)容有限)，可以隨時(shí)轉(zhuǎn)到j(luò)ava服務(wù)器開(kāi)發(fā)方向。