1、大数据开发需要掌握的技术有很多，以下是一些主要的技术： Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理大规模数据集。 Spark：Spark是一个快速的、通用的、分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。 Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，可以用于处理流式数据。
2、数据处理与分析：熟悉数据处理和分析技术，能够使用SQL语言进行数据查询和处理。同时，掌握至少一种数据处理语言或工具，如Python、R等，用于数据清洗、转换和建模等工作。 数据仓库和数据模型：了解数据仓库的概念和设计原则，能够根据业务需求设计和优化数据模型。
3、Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。
4、掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DBMysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理。 熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作。
5、linux操作系统，这个简单得命令必须要懂，会写shell脚本更好了。7，Kettle或Sqoop这种数据处理工具至少要会一个。8，数据仓库建模、数据模型的问题。技术方面 1，SparkSql和SparkStreaming，底层原理、内核、提交任务的过程等等，尽量深入内幕，这个经常会跟MapReduce作比较的。
6、以及ETL东西，比方StitchData或Segment都十分有用。根据Hadoop的剖析 对根据Apache Hadoop的数据处理结构，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。编码 编码与开发才能是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中十分关键。
原型法适合需求不清晰且多变情况；结构化开发方法适用于系统规模不太大且不太复杂，需求变化也不大情况。 Jackson是一种面向数据结构方法，以数据结构为驱动，适合于小规模项目。
【答案】：A 本题考查软件开发方法的基础知识。要求考生掌握典型的软件开发方法的基本概念和应用场合。需求不清晰且规模不太大时采用原型化方法最合适，而数据处理领域的不太复杂的软件，适于用结构化方法进行开发。
空需求变化不大情况下，其实多种模型都可用，所以另一条线索成为解题关键，即“数据处理领域问题”。
原型化开发比较适合于用户需求不清、业务理论不确定、需求经常变化的情况。当系统规模不是很大也不太复杂时，采用该方法是比较好的。
1、就业方向不同 大数据开发工程师 分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
2、数据开发和数据分析区别在于就业方向的不同，和适合的人群不同。就业方向不同 数据开发更注重编程技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力，薪资待遇更好。适合的人群不同 前者因为涉及到大量的开源的东西，更适合有一定开发基础的，对新技能能掌握的人。
3、大数据开发工程师主要工作：开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；大数据分析是大数据应用的一个重点。
4、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
5、数据存储不同 传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。数据挖掘的方式不同 传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。
1、首先，数据采集。大数据的采集采用ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据以及其他非结构化数据等抽取到临时文件或数据库中。其次，数据导入和清洗预处理。
2、四个步骤，分别是收集、处理、分类、画图。收集数据、有目的的收集数据。处理数据、将收集的数据加工处理。分类数据、将加工好的数据进行分类。画图（列表）最后将分类好的数据以图表的形式展现出来，更加的直观。
3、企业支付宝账号：卖家需通过支付宝完成企业认证，确保账号符合平台要求。 品牌经营资格：要求卖家拥有或代理品牌，并根据品牌资质选择经营模式，包括品牌官方店、专卖店或专营店。注册流程指南 注册账号：完成账号创建，并通过实名认证。注：目前仅限企业或个体工商户开店，个人不得开店。
4、比如利润报表、业绩报告、回款报告、成本中心、批次管理、月末加权、请付款、采购资金看板等等，做到全流程的统计分析各类财务数据，帮助卖家轻松管理财务。供应链管理 跨境ERP库存类功能有仓位管理、货位管理、库存盘点、库存调拨、库存预警等。
5、比如利润报表、业绩报告、回款报告、成本中心、批次管理、月末加权、请付款、采购资金看板等等，做到全流程的统计分析各类财务数据，帮助卖家轻松管理财务。供应链管理 跨境电商ERP库存类功能有仓位管理、货位管理、库存盘点、库存调拨、库存预警等。
6、跨境电商ERP功能主要包括：广告管理、财务管理、供应链管理、订单管理、客服管理、商品管理、采购管理、仓库管理、销售管理等等。这里通过4个核心功能来说下，以积加ERP为例！财务管理 财务管理一直都是跨境卖家的一个痛点，很难精准的计算出自己的真实财务情况。
1、大数据开发工程师主要负责数据仓库建设，数据分析、数据统计、平台建设及维护等工作内容，大数据工程师需要熟练掌握各种数据技术，对个人能力要求很高，因而工资水平也是非常可观的。
2、和软件开发类似，两者都要互相用到，彼此交叉。比如银行的自动取款机系统，就是数据库开发的典型例子。你会觉得这个应该是软件开发的写代码啊，但是事实上写代码只是取款机系统实现的一步而已。
3、大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。
4、数据库开发是从事数据库管理系统（DBMS）和数据库应用软件设计研发的相关工作人员的统称，他属于软件研发工程师，但又有一部分运维工作的内容。他主要从事软件研发的工作，但同时也要参与数据库生产环境的问题优化和解决。数据库开发工程师与传统的数据库管理员（简称DBA，也称为数据库工程师）是不同的职位。
5、简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据分析：简略来说就是从天量的数据中通过算法搜索找出隐藏在其中的信息数据的过程，然后对收集来的大量的信息数据进行详细研究和概括，推断其趋势或者结果，以便于做出判断及采取适当的行动。
6、大数据开发工程师 负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。数据分析师 进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
