donglei1097
您好我是 数据僧。
首先，工作本身没有好坏之分，只有门槛高低之别。大数据开发、大数据分析、大数据运维都围绕着大数据展开。如果我们把大数据去掉，就只剩下，开发，分析，运维。当然还有其它的工作，例如运营，产品，讲师，测试等。 加上了大数据，只是我们的工作内容，或者说是工作方式发生了变化。
大数据是传统行业，传统技术逐步发展的产物。但是并没有打破我们在传统行业的工作模式，和我们的一些基础知识的储备。革新的只有处理技术，工作手段。在这里我们更详细的说说大数据开发、大数据分析、大数据运维 的工作内容，已经门槛，不做好坏评价。
非大数据 开发，分析，运维干什么呢？
开发日常工作是干什么了 ? 围绕着产品经理，进行产品开发，升级，迭代。加班熬夜，赶进度。每日的工作就是编码，和产品沟通或者撕X，和测试沟通或者斯X，最终确保产品上线，保证产品正常使用，以及后续迭代升级。
分析日常工作是什么了？数据整理，制作报表，最后就是报告，会议，阐述结论，最后就是说服对方接受观点，的确很多时候，分析出来的结论，对方无法接受。
运维日常工作是什么了？最核心的就是监控，机器是否正常运转，资源是否够用，产品应用是否都正常，开发相关的工具，保证异常能够及时发现。
在介绍大数据相关的工作前我们先了解下大数据的处理流程
我们在看看hadoop的大数据生态圈。当然大数据生态圈不是在只有hadoop。
大数据开发的主要工作
开发数据收集工具，数据清洗和整理，开发数据应用；当然这些不是一个人去完成，都会落在各个团队中去完成。
完整这些工作需要哪些技能？从这些技能我们也能看出来大数据开发的主要工作，就是这些工具打交道。一门开发语言(java/python/c#/scala 等)，大数据下的一些框架：MapReduce，Spark，Hdfs，Storm，Hbase，Zookeeper 等，只会其中的2到三项基本找份工作没有问题，如何进阶在这不详细讨论。我们来看图吧。
大数据分析的主要工作
有大表哥，专门做各种报表。取数机器人，提取各种数据。当然也有做数据分类，特征提取等数据挖掘，机器学习等高等玩家。
这里一并概括了，大数据分析的主要工作是：基于现有的数据进行数据分析得出一个结论，最后进行商业决策。当然现实不是这样的。大多数人成了大表哥，取数机器人，高端玩家也不列外，挖出来的东西，在没有找到落地场景前，都是一坨一坨的。这里都只是调侃。
大数据分析需要哪些技能呢？我们不管具体的工作内容，看看我们每天要面对那些工具，工具是我们每天要接触的东西。 Excel，SPSS，SQL，数据库，R，Python 等。当然我们不用都会。
我们还是看图吧，看看数据分析师的能力体系：
在看看每个阶段需要的技能，分析师和开发的区别在于，核心在于处理数据和清洗数据，达到自己可用的状态。开发是收集数据和整理数据，让数据变得统一。
大数据运维的工作
对大数据集群进行监控和维护升级，保障集群正常运行，从而保证 数据收集服务能正常运行，保证集群资源够用，监控集群资源消耗情况。
他们是职业背锅侠，也是一群默默无闻的伙伴。无论开发，还是分析，还是其它的岗位，都有在人前显摆的时候，我们的运维永远只能在人后做好保障。
我们来看看运维的能力体系吧：
以上是我对这个问题的理解，有些调侃，但都想表达和传递一种正能量，每个行业，每个岗位都有其特定的属性和特点，既然选择了，就只顾风雨兼程，管它花开花落，最终中能到达理想的彼岸。
关注数据僧，我们一起讨论，大家都喜欢什么样的工作，欢迎大家留言。（图片来自网络，侵删。）
数据僧
在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。
大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平台为基础进行研发，这样能够节省大量的时间，也更容易做出市场接受度比较高的大数据平台（商用较多）。
大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发主要是满足企业在大数据平台上的应用开发，与场景有密切的关系。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发，充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。
大数据分析是大数据应用的一个重点，甚至可以说是大数据的核心内容。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析，数据分析与场景有密切的关系，比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。目前采用机器学习的方式进行大数据分析是一个趋势，机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法，所以算法在数据分析中起到了重要的作用，做数据分析工作要有一定的算法基础。
大数据运维主要从事大数据平台的软硬件集成和运维工作，主要的工作内容是完成大数据平台的部署和调试等相关工作，这部分工作岗位也比较多，企业往往需要有一个专门的运维团队来保障大数据平台的平稳运行。相对来说，这部分工作的难度小一些，但是需要掌握的内容也比较多，包括网络、服务器等软硬件知识。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
IT人刘俊明
大数据开发：
主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。
大数据分析：
进行行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测；
主要工作有四类：
1、从0到1搭建数据分析体系；
2、数据分析工具化，产品化；
3、支撑领导、部门决策的专题分析及业务方向探索；
4、数据规范制定及提升数据质量等基础工作。
大数据运维：
运营维护，Linux操作系统、应用系统的维护、监控、调优、故障排除，关注开源社区动态，追踪前沿技术和应用等；
一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。
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Spark大数据开发
主要的工作是为了给人民、社会、大自然、地球服务。好与坏因对象而有不一，就好比当下年轻人玩的一款“王者荣耀”，玩家都说好，而没碰过的就觉得这是一款烂游戏，因为身边的人都把大部分时间花在它身上了！
