大数据开发工作辛苦吗？

大数据开发工作辛苦吗？

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。因此对大数据的开发和分析对一个企业来说显得尤为重要。大数据开发人才也变得炙手可热。

 

虽然大数据相关人才很受欢迎，但是有些人担心做了大数据开发之后，加班太多，会比较辛苦，所有比较犹豫。今天数联教育就向大家介绍下大数据开发的真实情况，了解下大数据开发辛不辛苦。

首先我们了解下大数据开发的日常工作内容：

（1）负责大数据产品研发，负责大数据清洗、存储、处理、分析等场景的架构设计和开发；

（2）利用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等；与运营、产品、研发部门沟通，明确其需求并给予数据分析和统计结果等支持；

（3）负责业务数据库系统架构设计，包括高并发高性能架构、高可用性架构；负责数据库的深度优化，结合当前架构或业务场景设计可行性优化方案；

（4）构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统。

主要的工作有：

一、参与大数据相关系统的需求调研和需求分析，撰写相关技术文档；

二、项目概要设计、详细设计、开发计划等的编制并实施；

三、搭建大数据相关系统开发环境，完成Storm、Kafka、Flume、Spark、Flink等大数据组件的代码实现、功能调优、源码解读；如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊：522189307，欢迎添加，了解课程介绍，获取学习资源。

四、完成Storm、Kafka、Flume、Spark、Flink等大数据组件的技术指导工作，完成上述技术组件的的故障排除和修复工作；

五、为实时处理场景提供整体项目开发及架构优化；

从上面来看，真正的工作中，大数据开发需要按部就班进行，但是因为需求的变化、项目进度变化，有时候是需要加班的。但是总体来说，大数据开发的加班时间并不是很长。