您的位置:首页 > 大数据

大数据实践总结---一点思考

2017-08-25 17:39 453 查看
本文算是一个阶段总结吧!总算是把MapReduce给搞完了。细想这三周来的收获,可能除了代码,更多的是逻辑上的提高吧!下边就以之前只会理论时的一些问题来开启本文吧!

1,大数据架构师,产品经理需要写代码吗?
需要,只不过写代码的程度不同。大数据架构师要详细了解大数据的各个模块功能,相关的接口参数。可以说,架构师要对代码有很详细的了解。大数据的相关工作中,架构,开发,运维都需要写代码。但每个人写的代码内容也不相同。对于一个IT公司来说,这三块主要是主开发人员,对代码经验都有很大要求。
产品经理,主要是研究客户需求。对于一个团队来说,一个好的产品基本定型了这个公司的未来。他可以会代码,也可以不会,但最好会点。要把握一个产品的运营,营销,各个环节。所以,产品经理最好是从代码工程师出来的,这样跟代码开发人员沟通起来也会方便一些。

2,MapReduce的代码需要一一来写吗?
不一定。天下文章一大抄。而代码这一块,在会了基本的语法,嵌套,循环之后,你可以去套用别人好的代码。多去看其他人的代码,多看优质代码,这样不光是优化了你代码逻辑,也便于你写出更优质的代码。好的代码自身就是注释。
曾经就发现,自己要写10多行才能实现的功能,有的人一行代码就可以实现。发现对于对方很是佩服。后来就明白了为什么,IT公司在招聘的时候一定要招有相关代码经验的人。这样会更便于团队合作及代码修改。

3,售前解决方案跟产品经理的关系,如何转型?
实际上是在不同行业的两种叫法,售前解决方案主要是在传统行业的一个职位名称。而产品经理则是互联网行业的一个称谓。传统行业用的都是一些现成的技术架构来解决曾经存在的问题。而互联网行业的一些业务问题是之前不曾见到过的,这就要用到互联网的一种思路。而软件工程里的模块化思维又是解决这种问题的有效利器。
互联网行业很多时候都是一种精英思维,一个人要会很多方面的东西,既要会网络,又要会编程,还要懂点产品的营销,相关活动的策划等等。而传统行业,人员分工特别精细,每一个人的螺丝钉思维很严重。这在新形势下是很受挑战的。如何快速学习,快速将新知识,新技术应用到业务场景并产生相应功效。这一点,是传统行业的人需要思考的。

4,大数据的技术难学吗?
实际上,这个问题问了等于白问。任何技术问题的解决都是要经历一个过程的。不是说你写一个解决方案,我照着抄写下来就可以了。
在搭建虚拟机环境的过程,就遇到了很多问题。多去思考这些问题的成因,先自己去寻找解决的办法。有别人的代码,也要在读懂的基础上修改几个关键参数。看是否能够达到相应的效果。多去讨论,多去看相关的贴子。多去写技术总结,或者以教促学,这些办法都是很多的梳理你的技术思维的过程。

5,未来五年后,这个行业会怎么样?做这份工作会不会没饭吃?
实际上,这个问题曾经也纠结过自己很长时间。开始写代码后,才慢慢明白。还得出了一个很简单的结论:与其纠结,不如实干!有的时候,人担心的东西过多,就会让你在现实的情况下裹足不前。
有人说,现在需要Python比较多,Java需求减少了,我要学Python.或者说要去学IOS或Andior.实际上,技术总是在更新换代,你现在学的东西总是会过时,你去看一看曾经的CCIE现在又都在做什么呢?不要过多的纠结于未来。多去把当下想学的东西弄明白。
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签:  大数据