大数据平台开发大数据平台工程师开发主要关注提供大数据基础设施和工具。大数据开发和大数据平台开发的工作都主要集中在1、2、3三层，大数据平台开发、大数据分析师(BI)、大数据运维、大数据处理(ETL)、大数据组件开发(偏大数据组件底层)，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。
1、大数据开发主要做哪些工作？
大家好，我是Lake，专注大数据技术、程序员经验、互联网科技见解分享。作为一个软件工程师，我个人目前从事的就是大数据方向，目前大数据可以分成很多具体的方向：大数据平台开发、大数据分析师(BI)、大数据运维、大数据处理(ETL)、大数据组件开发(偏大数据组件底层)。不同的工作方向，其工作内容还是有一定差异的，下面我来说下不同工作岗位具体的工作内容：大数据平台开发更偏向对整体数据平台功能性开发，比如离线计算平台、实时计算平台、算法推荐平台等等，
平时用的较多的语言是Java，其更偏向于Java开发。如果用户是上层用户，大数据相关组件作为最低层，大数据平台就桥接着用户和大数据组件，方便用户使用大数据组件的功能，大数据分析师(BI同学)更多的是对我们已有的线上数据进行价值分析，从相关的线上用户所产生的数据中，发现出一些潜在的商业价值，能够更好的去辅助决策层的战略决定。
BI需要对数据敏感、细心，善于从数据中发现业务价值，平常很多工作就是数据可视化、简单化、深入化、PPT化，大数据运维同学主要是保障公司相关机器集群的稳定，使得它们不能出现故障。当申请到新的机器时，会在新机器上面部署各种大数据组件组成的集群，同样，当有业务同学需要用到机器时，可以给大数据运维同学提需求。
当大数据组件集群突然因为什么变得集群不稳定时，运维同学需要去定位问题和解决问题，运维同学平时用的较多的LinuxShell脚本和命令行等，其职位更偏向于为其他同学提供机器稳定保障，ETL同学(数仓同学)则是对我们的线上数据进行数据加工，形成DWD层(公共明细层)、DWS层(公共汇总层)，形成统一的指标口径。
ETL同学会根据不同的业务需求，一般使用SQL进行数据指标的加工，指导业务同学更好的运营相关业务，同时ETL同学更关注业务指标的口径，在指标开发的过程中，使用数仓模型对业务数据进行建模，便于开发的指标数据更加统一，减少口径偏差。大数据组件开发，更多的是结合公司业务，对大数据基础组件进行定制化开发、性能优化、BUG修复等等，
同时，也需要对业务方接入进行问题答疑，指导他们使用大数据组件满足业务需求。同时，你也需要运维你的大数据组件，当出现故障BUG时，需要你能及时修复，保证大数据组件的稳定，大数据组件开发需要对你自己运维的组件原理掌握的很全很深，只有这样，你才能够更好的指导别人。总结大数据开发有很多方向，你可以结合你自己的兴趣，选择一个从事方向，
2、大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么？哪个好？
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。
