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如何跟一个非相关性的人解释你是做大数据的，你是做大数据的哪一部分工作，从求职者角度，如何从jd描述中估摸大概率做哪一块，从猎头角度，如何从一份简历中看出你更匹配哪个jd
1.相关技术 大数据开发的技术名词无非是下面几种，
Hadoop,Hive,Spark,Kafka,Sqoop,Flink,Oozie,Hbase,hue
但是大数据架构根据每个厂的基础建设不同，可能会有不同的方案，但是总的流程是大致一致的
涉及的语言一般是：Java, Scala, Python, Go 其中前两者是必须掌握的主语言，后两者是平台或者业务多
2.流程 粗略地来讲，应用角度，最终有两种服务去向，一种是返回给用户，一种是做业务决策，虽说业务决策最终大概率也是返回给用户，但是这是一个隐含的很长的链，所以假设不考虑这个，返给用户又包括：实时返回，定时返回，运营结果返回，
其他就是辅助上面数据流转的框架引擎，监控系统等等，调度系统
数据采集 自己后台业务数据，埋点数据，第三方数据
数据同步 将业务数据库数据或者kafka等日志拉到数仓
数据开发 将原始ods层数据根据数仓划分一层层加工
数据展示 将最后的数据再导入到业务数据库
3.岗位分类 基础平台团队 主要负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。
核心成员包括：
数据开发工程师 负责Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系统的搭建、调优、维护和升级等工作，保证平台的稳定。
数据平台架构师 负责大数据底层平台整体架构设计、技术路线规划等工作，确保系统能支持业务不断发展过程中对数据存储和计算的高要求。
运维工程师 负责大数据平台的日常运维工作
数据平台团队 主要负责数据的清洗、加工、分类和管理等工作，构建企业的数据中心，为上层数据应用提供可靠的数据。
数据开发工程师 负责数据清洗、加工、分类等开发工作，并能响应数据分析师对数据提取的需求。
数据挖掘工程师 负责从数据中挖掘出有价值的数据，把这些数据录入到数据中心，为各类应用提供高质量、有深度的数据。
数据仓库架构师 负责数据仓库整体架构设计和数据业务规划工作。
数据分析团队 主要负责为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。
业务分析师 主要负责深入业务线，制定业务指标，反馈业务问题，为业务发展提供决策支持。
