大数据技术和大数据管理的区别（大数据开发和大数据分析有什么区别吗）

近几年，大数据技术的应用为人们带来了许多便利，其中大数据开发和大数据分析作为大数据技术的其中两个分支，它们之间有什么区别呢？

1、大数据开发

①　概念：

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。

②　应用：

大数据开发应用在银行中开发出大数据分析平台，用于分析客户的消费内容以及兴趣爱好，便于银行为客户指定优良的推送服务；在游戏行业中负责游戏后端的数据系统开发等；在企业中根据企业的需求开发出大数据分析平台，分析企业所在行业的发展预测，使企业决策更加智能化并提高了企业的工作效率。

2、大数据分析

①　概念：

大数据分析就是指对规模巨大的数据进行分析，大数据分析更偏向于使用数学算法方面的知识来分析大数据，一般来说大数据分析师是需要在大数据开发工程师完成大数据系统平台后并利用这个组件对大量的数据进行分析。

②　应用：

大数据分析应用在能源行业中通过电网收集数据，用这些数据分析并预测客户的用电习惯，并推断出在未来几个月整个电网需要用到多少电；在应用的推送服务中，根据用户的点赞内容进行分析并推送出用户可能感兴趣的内容。

大数据开发和大数据分析的学习内容也是不一样的。

1、大数据开发技能知识

编程语言：Java、Scala（Java在大数据开发工作中运用较多，Scala是在Spark中主要应用的编程语言）。

Java企业级框架：Spring、Spring mvc、SpringBoot、Mybtis。

数据库：MySQL数据库及SQL语句、HBase、MongoDB、Redis、Hive、ES。

Linux：Linux系统、CentOS、Maven。

大数据技术框架：HDFS、MapReduce、Yarn、Flume、Scala、Kafka、Spark、Flink、Oozie。

2、大数据分析技能知识

编程语言：Python、R、java（任意一门选择学习，其中Python在大数据分析技术运用较多）。

数据库：MySQL数据库及SQL语句、Hive。

数据结构与算法：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）。

Linux：熟悉Linux操作系统、能够使用ETL工具。

大数据生态系统：Hadoop、Spark。

在上面的内容我们可以知道大数据开发和大数据分析所要使用到的编程语言是不相同的，并且大数据分析更偏向于算法分析，大数据开发偏向工程开发。

以下是小编在几家大型互联网企业中挑选出任意一家关于大数据开发和大数据分析岗位的工作职责。

1、大数据开发工作职责：

①　负责大数据架构相关组件的开发、维护和优化

②　负责搭建分布式计算平台、查询引擎、中间件；

③　确定大数据架构的整体技术路线和架构走向，新技术的调研和落地

2、大数据分析工作职责：

①　构建全面的、准确的、能反映产品线业务发展的整体指标体系，并基于业务监控指标体系，及时发现与定位业务问题。

②　通过专题分析、对业务问题进行深入分析，为产品线运营决策、产品方向、运营以及业务策略等提供数据支持和决策依据。

③　沉淀分析方法与监控框架，提炼数据产品需求、与相关团队（产品、运营、解决方案架构师团队等）协作并推动数据看板，上级管理等体系搭建的落地。

④　与相关团队协作进行数据建模工作，推动产品线的数据化运营。

⑤　与相关团队协作（如产品、运营团队）组织数据技术与产品相关的理念、技能、方法、工具的培训和分享。

从上面的内容中我们可以知道大数据开发更偏向于工程开发，大数据分析偏向于算法分析，大数据分析师需要在大数据开发工程师开发的大数据分析平台上分析数据并为企业业务提供数据支持和决策依据。