㈠ 華為「大數據開發工程師」怎麼樣

華為「大數據開發工程師」職責描述：大數據平台開發，並帶領研發團版隊；

任職要求：精通權Hadoop大數據技術體系，熟悉大數據Paas層架構；精通Spark、Hive、HBase、Flink等技術其中兩種；精通java WEB開發。

只要符合條件可以去應聘，工作好不好還是看自己喜歡不。

㈡ 華為大數據解決方案是什麼

現在有好多公司在做大數據，不僅僅只有華為。比如北京開運聯合信息技術股份有限公司（股票代碼：13661204147）大數據解決方案是要根據您所需要的行業，來定製的。我給您介紹幾個大數據解決方案。

醫療大數據解決方案：

功能列表：

（1）醫療葯方分析與改進。通過對歷史葯方的分析與挖掘，為醫生改進醫葯配方，提高治療效果提供參考；

（2）重大疾病飲食推薦系統。對於重大疾病，一般需要調節飲食輔助治療，根據病人的疾病類型和治療階段等多種數據，為病人推薦更合適的飲食建議；

（3）葯品供求定向推送系統。葯品供應對醫院至關重要，而葯品供應商也渴望得到醫療所需葯品的數量和葯品類型，可以定向地將葯品需求預測信息推給葯品供應商，使葯品供應商有針對性地推銷自己的葯品；

（4）定向推薦護工服務。根據病人的疾病治病情況，定向為病人（或病人家屬）推送專業的護工服務，即方便了病人，也為護工們找到好的客戶提供了幫助。

汽車大數據解決方案：

功能列表：

（1）根據司機駕駛車輛習慣數據，為汽車生產企業改進汽車舒適度提供咨詢；

（2）根據車輛部件運行數據，為汽車生產企業改進汽車部件質量提供咨詢；

（3）抓取互聯網數據，分析汽車關注熱度，為汽車企業改進營銷售策略提供咨詢。

㈢ 華為大數據平台能在虛擬化的環境中部署嗎

簡單說，虛擬化後，可以得到很多資源池，如cpu，內存，存儲等資源池，這樣池中內的計容算資源可以動態調整，通過支持虛擬化的網路設備，網路交換機會動態遷移對應虛擬機的vlan、帶寬等信息，確保遷移後的計算機全自動調整。而這種調整，在大數據中心原有架構中靠人是很難做好的。

㈣ 大數據平台的運營模式有哪些

這裡面涉及到3個方面的專業常識問題。
第一個是大數據；
第二個是平台，以及大數據平台；
第三個是運營，以及運營模式。
我們先來看第一個問題，大數據。「大數據」的定義很多，也很泛。但是都沒有錯，因為出發點不一樣。有的站在研究的角度，有的站在學術的角度，有的站在市場的角度，那麼比較客觀的定義，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。它的特點，首先是它的價值取向，沒有可以利用的、可以挖掘的數據再大也不叫大數據；另外看它的海量和精準性，海量數據不等於大數據；還有就是在線性，再多的數據，如果沒有在線性的特點，那隻能算區域網裡面的陳冗信息。
第二個問題，平台，就是在線化的生態體系，才可以叫平台。如果沒有在線，如果緊緊是孤立存在的，是不能稱為大數據平台的。既然叫平台，而且是大數據平台，其在線化以及基於整個數據的抓取、挖掘和再利用等方面應該有一個整體規劃，這樣的情況下才可以叫平台運營。
第三個問題，對於運營的理解，無論有多少種介紹和解釋，運營都分為宏觀和圍觀的兩種理解。宏觀的，叫綜合運營，是戰略和戰術整體結合的層面；微觀的，叫產品運營，然後再細分為內容運營、用戶運營、活動運營等；
所以，要像搞清楚運營模式，需要前面先定準以上內容。
如果宏觀上的運營模式，主要是看整體商業模式的定位。包括如何推廣、如何獲取數據、如何挖潛數據；如何讓平台贏利，並最終實現平台的價值；
微觀的運營模式，主要是三步走的策略，具體就是拉新、留客、激活、反復再拉新、激活、留客等，不斷地增加粘度、增加客戶的使用感受，增加平台的娛樂性、增強客戶的2次使用和再分享推廣傳播的策略。

㈤ 華為企業雲大數據解決方案是什麼

華為企業雲最基礎的雲伺服器對於互聯網發展的今天，應該大家都不那麼陌生了，基本的功能與用途都是差不多的。雖然他只是華為企業雲的一個產品，以及還有虛擬私有雲，雲硬碟，彈性大數據，關系型資料庫，通訊平台雲，專屬雲等集國內所有的雲服務於一身的華為企業雲，在安全性與穩定性方面是獨一無二的，再就是擁有華為一直保持的研發和創作基因，使他們的優勢更加的明顯http://www.hwclouds.com。

㈥ 華為「大數據開發工程師」怎麼樣

華為「大數據開發工程師」職責描述：大數據平台開發，並帶領研發團隊；

任職要求：精通Hadoop大數據技術體系，熟悉大數據Paas層架構；精通Spark、Hive、HBase、Flink等技術其中兩種；精通JAVA WEB開發。

只要符合條件可以去應聘，工作好不好還是看自己喜歡不。

㈦ 華為大數據解決方案是什麼

華為大數據解決方案是華為公司推出的一種綜合性雲解決方案，主要針對廣告營銷、電商、車聯網等大數據應用場景的雲計算大數據方案，幫助企業用戶構建大數據平台，解決企業的海量數據存儲和分析需求。

㈧ 華為的大數據框架是怎樣的

（1）醫療葯方分析與改進。通過對歷史葯方的分析與挖掘，為醫生改進醫葯配方，提高治療效果提供參考；
（2）重大疾病飲食推薦系統。對於重大疾病，一般需要調節飲食輔助治療，根據病人的疾病類型和治療階段等多種數據，為病人推薦更合適的飲食建議；
（3）葯品供求定向推送系統。葯品供應對醫院至關重要，而葯品供應商也渴望得到醫療所需葯品的數量和葯品類型，可以定向地將葯品需求預測信息推給葯品供應商，使葯品供應商有針對性地推銷自己的葯品；
（4）定向推薦護工服務。根據病人的疾病治病情況，定向為病人（或病人家屬）推送專業的護工服務，即方便了病人，也為護工們找到好的客戶提供了幫助。

㈨ 華為大數據解決方案免費

華為大數據解決方案應該是免費的，但是一般的大數據解決方案真正的難題是實現解決方案的，雲服務基礎設施問題，基礎設施支撐解決方案順利完成相應的操作，詳情http://www.hwclouds.com/solution/bigdata 。

㈩ 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。