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Hadoop
Hive 数据仓库
Spark
大数据的特点
大数据的特点可以用 5 个字来概括：大、多、值、快、信。
大数据的应用场景
大数据已经渗透到各行各业，从功能维度看，主要集中在三大方向：精准营销、效率提升、决策支持。不同行业对这三个方向的侧重程度不同：
其中 ● 越多表示该行业在这个功能方向上的应用越深入、越典型（● 与 ●●● 仅表示相对程度）。下面挑几个最典型的场景展开。
金融：让借贷更放心
以贷款业务为例。在放款之前，贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核，以此保障贷后的还款率。
借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息，如学历、职业、薪资状况、历史借款还款情况等。
海量数据被放入反欺诈模型、还款能力模型、身份验证模型等数个模型中做训练，最终评估出是否通过本次贷款申请、贷款的额度、贷款人的还款意愿等信息。
借款人数据收集得越多、标签维度越细、数据越真实，审核效果就越全面。
互联网广告：让广告营销更高效
广告是互联网行业最常见的变现手段之一。
投放前期：通过大数据手段整合、分析大量数据，包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击量等，构建全面的用户画像，保证广告定向投放。
投放中后期：通过实时数据反馈，结合用户所处地域、时间的变化，动态优化广告素材，让同一个用户在不同场景下享受不一样的广告服务。
新媒体：让新媒体更懂你
短视频平台会通过大数据平台分析用户的喜好，根据用户的喜好给用户推荐小视频。
头条类资讯平台会根据你的浏览历史，推荐你喜欢或者关注的内容。
大数据分析的业务步骤
一个完整的大数据分析项目，通常按以下流程推进：
大数据职业规划
大数据方向目前的岗位需求主要集中在以下几类：
大数据开发工程师
Hadoop 开发工程师
Spark 开发工程师
实时计算开发工程师
数据仓库工程师
ETL 开发工程师
BI 开发工程师
数据挖掘工程师
数据架构师
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