云平台大数据综合开发技术目录表（云平台和大数据技术包括哪些内容）

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本文目录一览：

• 1、大数据分析技术生态圈一览
• 2、云计算需要学习哪些课程？
• 3、2021大数据技术专业学什么 有哪些课程

大数据分析技术生态圈一览

大数据分析技术生态圈一览
大数据领域让人晕头转向。为了帮助你，我们决定制作这份厂商图标和目录。它并不是全面列出了这个领域的每家厂商，而是深入探讨大数据分析技术领域。我们希望这份资料新颖、实用。
这是一款面向Hadoop的自助服务式、无数据库模式的大数据分析应用软件。
Platfora
这是一款大数据发现和分析平台。
Qlikview
这是一款引导分析平台。
Sisense
这是一款商业智能软件，专门处理复杂数据的商业智能解决方案。
Sqream
这是一款快速、可扩展的大数据分析SQL数据库。
Splunk
这是一款运维智能平台。
Sumologic
这是一项安全的、专门定制的、基于云的机器数据分析服务。
Actian
这是一款大数据分析平台。
亚马逊Redshift
这是一项PB级云端数据仓库服务。
CitusData
可扩展PostgreSQL。
Exasol
这是一种用于分析数据的大规模并行处理(MPP)内存数据库。
惠普Vertica
这是一款SQL on Hadoop大数据分析平台。
Mammothdb
这是一款与SQL兼容的MPP分析数据库。
微软SQL Server
这是一款关系数据库管理系统。
甲骨文Exadata
这是一款计算和存储综合系统，针对甲骨文数据库软件进行了优化。
SAP HANA
这是一款内存计算平台。
Snowflake
这是一款云数据仓库。
Teradata
这是企业级大数据分析和服务。
数据探查
Apache Drill
这是一款无数据库模式的SQL查询引擎，面向Hadoop、NoSQL和云存储。
Cloudera Impala
这是一款开源大规模并行处理SQL查询引擎。
谷歌BigQuery
这是一项全面托管的NoOps数据分析服务。
Presto
这是一款面向大数据的分布式SQL查询引擎。
Spark
这是一款用于处理大数据的快速通用引擎。
平台/基础设施
亚马逊网络服务(AWS)
提供云计算服务
思科云
提供基础设施即服务
Heroku
为云端应用程序提供平台即服务
Infochimps
提供云服务的大数据解决方案
微软Azure
这是一款企业级云计算平台。
Rackspace
托管专业服务和云计算服务
Softlayer(IBM)
提供云基础设施即服务
数据基础设施
Cask
这是一款面向Hadoop解决方案的开源应用程序平台。
Cloudera
提供基于Hadoop的软件、支持和服务。
Hortonworks
管理HDP――这是一款开源企业Apache Hadoop数据平台。
MAPR
这是面向大数据部署环境的Apache Hadoop技术。
垂直领域应用/数据挖掘
Alpine Data Labs
这是一种高级分析平台，可处理Apache Hadoop和大数据。
R
这是一种免费软件环境，可处理统计计算和图形。
Rapidminer
这是一款开源预测分析平台
SAS
这是一款软件套件，可以挖掘、改动、管理和检索来自众多数据源的数据。
提取、转换和加载(ETL)
IBM Datastage
使用一种高性能并行框架，整合多个系统上的数据。
Informatica
这是一款企业数据整合和管理软件。
Kettle-Pentaho Data Integration
提供了强大的提取、转换和加载(ETL)功能。
微软SSIS
这是一款用于构建企业级数据整合和数据转换解决方案的平台。
甲骨文Data Integrator
这是一款全面的数据整合平台。
SAP
NetWeaver为整合来自各个数据源的数据提供了灵活方式。
Talend
提供了开源整合软件产品
Cassandra
这是键值数据库和列式数据库的混合解决方案。
CouchBase
这是一款开源分布式NoSQL文档型数据库。
Databricks
这是使用Spark的基于云的大数据处理解决方案。
Datastax
为企业版的Cassandra数据库提供商业支持。
IBM DB2
这是一款可扩展的企业数据库服务器软件。
MemSQL
这是一款分布式内存数据库。
MongoDB
这是一款跨平台的文档型数据库。
MySQL
这是一款流行的开源数据库。
甲骨文
这是一款企业数据库软件套件。
PostgresSQL
这是一款对象关系数据库管理系统。
Riak
这是一款分布式NoSQL数据库。
Splice Machine
这是一款Hadoop关系数据库管理系统。
VoltDB
这是一款内存NewSQL数据库。
Actuate
这是一款嵌入式分析和报表解决方案。
BiBoard
这是一款交互式商业智能仪表板和可视化工具。
Chart.IO
这是面向数据库的企业级分析工具。
IBM Cognos
这是一款商业智能和绩效管理软件。
D3.JS
这是一种使用HTML、SVG和CSS可视化显示数据的JavaScript库。
Highcharts
这是面向互联网的交互式JavaScirpt图表。
Logi Analytics
这是自助服务式、基于Web的商业智能和分析应用软件。
微软Power BI
这是交互式数据探查、可视化和演示工具。
Microstrategy
这是一款企业商业智能和分析软件。
甲骨文Hyperion
这是企业绩效管理和商业智能系统。
Pentaho
这是大数据整合和分析解决方案。
SAP Business Objects
这是商业智能解决方案。
Tableau
这是专注于商业智能的交互式数据可视化产品系列。
Tibco Jaspersoft
这是商业智能套件。

云计算需要学习哪些课程？

1云计算的学习内容是什么？本专业主要课程有：Linux操作系统应用、虚拟化技术、Java程序设计、OpenStack系统应用、Hadoop分布式应用、数据存储技术、云平台管理系统、云数据中心构建与运维、云存储产品配置与应用、大数据平台和大数据分析、云安全产品配置与应用等。可从事的工作岗位：1.云平台管理、服务架设、数据安全维护、性能优化的云平台运维工程师;2.基于云应用类软件产品的开发、测试、部署、维护等的云服务应用/开发工程师;3.推广销售云计算管理平台和服务器虚拟化软件及云应用软件系统的产品销售工程师;4.处理客户的技术咨询，解决常见产品技术问题的技术客服;5.为企业或政府搭建云计算管理平台，确保私有云平台顺利上线运行的云平台实施工程师。2云计算前景如何？任何一个行业的存在都需要根据市场的形式。从现代的网络使用来看，市场的形式一片光明。而云计算由于技术更先进，而且在众多内容的摄入上更多，因此在实际的使用中其实更能满足现代的需要。这个云计算能够为很多行业提供服务，即便是我们个人在使用网络的时候也同样需要云计算来辅助。当然云计算能够为各行各业的使用带来适合的形式，因此云计算所概括的行业更多，从前景也更广阔。

2021大数据技术专业学什么 有哪些课程

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

大数据主要学习内容

大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。

在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。

编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。

大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展，目前大数据平台的组件已经逐渐丰富，所以这部分学习内容也相对比较多。

数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始，然后进一步学习各种BI工具，在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。

最后，随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。

大数据职业发展方向

1、大数据开发方向;所涉及版的职业岗位为：大数权据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；

3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；

以最基础的大数据开发为例，入门最低薪资可达8K-1W，且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示，资深大数据工程师的平均在50K/月，可谓非常有“钱景”了。

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