只要數(shù)據(jù)量級大(或者是數(shù)據(jù)復(fù)雜度，或者是其他方面的量級大)到普通的處理方法無法處理地實際上都可以算作是大數(shù)據(jù)開發(fā)，只不過一般大數(shù)據(jù)開發(fā)目前招聘的很多都是做數(shù)據(jù)處理的。有如下幾個方向:1)數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)處理地一個方向，這里做數(shù)據(jù)挖掘要有一些統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)才能做，目前數(shù)據(jù)挖掘的方向其實不是很明確，和人工智能，機械學(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)會由數(shù)據(jù)平臺部或數(shù)據(jù)運維部門提供2)數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)(這里的平臺開發(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)，大公司這個職位可能是一些開源組件的二次開發(fā))3)大數(shù)據(jù)運維方向:比如hadoop，spark集群的運維，涉及到ha等內(nèi)容4)大數(shù)據(jù)分析方向:有的公司會將職責(zé)細(xì)化，招聘一些專業(yè)的分析人員，去寫hql或者是其它類sql來對數(shù)據(jù)進行分析最后，其實大數(shù)據(jù)平臺相關(guān)工作的劃分并不清晰，行業(yè)里沒有統(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也逐漸進入大家的視野。所以在找工作時應(yīng)該要考慮的是自己的強項是什么，同時在選擇工作時要考慮到這個工作在做了三五年后，從這家公司出來還能不能找到工作。我個人的建議是如果你會java,那不要脫離java(scala)語言去做大數(shù)據(jù)開發(fā)，也不要專業(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(個人看法)，很多組件仍舊是基于java的，一旦脫離java語言本身，那源碼閱讀，二次開發(fā)都會有問題，同時生產(chǎn)環(huán)境自動化去執(zhí)行一些代碼也是需要語言支持的，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)，可以隨時轉(zhuǎn)到j(luò)ava服務(wù)器開發(fā)方向。