简介：今天，首席CTO注释与您分享大数据开发和大数据可视化的良好内容。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
大数据开发工程师：
开发，建筑，测试和维护体系结构，负责公司的大数据平台的开发和维护，负责大数据平台的建筑设计和产品开发的持续集成；
大数据可视化：
大数据浓度数据由图形和图像表示。为了通过认知数据帮助用户，新发现发现了这些数据的本质。
传统的显示技术很难满足这一需求，以便以视觉形式完美地显示这些数据。在对此问题的响应中，已经开发了高分，高定义和大型屏幕缝线的视觉技术。它具有优势超大图像，纯色，高亮度，高分辨率与真实的数据绘图技术和GIS空间数据可视化技术，真实的时间图形可视化，场景可视化和数据的真实时间交互。用户可以轻松理解数据并表示空间知识。它可以在命令监视，视觉模拟和三维互动的字段中广泛使用。
两者都属于大数据产业链中的不同链接。前景非常好。不同之处在于，大数据开发对后端工作有偏见。大数据可视化是更清楚地显示数据分析的结果。困难相对难以发展。
数据可视化主要是为了借助图形方式清除有效地传达和传达信息。但是，这并不意味着数据可视化必须因为其功能目的而无聊，或者看起来非常复杂，可以看起来多彩。传达意识形态概念的概念，审美形式和功能需要齐头并进，并直观地传达关键方面和特征，以实现对非常稀疏和复杂的数据集的深入了解。通常不能很好地掌握设计和功能之间的平衡，从而创建了各种数据可视化形式，这些数据可视化形式无法实现其主要目的，即传达和传达信息。
数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化和统计信息密切相关。成熟的科学可视化和年轻信息可视化。
OWA的跨平台大数据视觉分析平台-ourwaybi
大数据开发的学习内容包含可视化，掌握大数据的开发技术，还可以从事相关工作。
基本阶段：Linux，Docker，KVM，MySQL基础知识，Oracle Basics，MongoDB，Redis。
Hadoop MapReduce HDFS纱：Hadoop：Hadoop概念，版本，历史，HDFS工作原理，纱线简介和组件简介。
大数据存储阶段：HBase，Hive，Sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式，Zookeeper，Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout，Spark，Storm。
大数据收集阶段：Python，Scala。
大数据业务实际战斗阶段：实用企业大数据处理业务方案，分析需求和解决方案实施，全面的技术实际战斗应用程序。
大数据技术人员的就业方向：大数据系统研发才能，大数据应用程序开发才能和大数据分析才能。
作业：ETL R＆D，Hadoop开发，可视化（前端显示）工具开发，信息架构开发，数据仓库研究，OLAP开发，数据预测（数据挖掘）分析，企业数据管理，数据安全研究，数据科学研究， ETC。
结论：以上是首席CTO注释引入的有关大数据开发和大数据可视化的最佳内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并遵循此站点