导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据开发和后端开发哪个难的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。
大数据开发和后端哪个更考验逻辑思维能力
后端。后端服务往往是比较复杂的,需要综合考虑并发处理、事务处理、安全处理、资源调度优化等问题。
大数据开发通常指的是大数据应用开发,出发点是满足系统的大数据处理任务,为后续的数据分析提供支撑,当然大数据开发岗位还包括大数据平台研发。与后端服务开发不同,大数据开发通常以数据操作为主,紧紧围绕大数据平台提供的API来完成具体的数据操作任务。相对来说,大数据开发往往可以进行功能性封装和复用,这在一定程度上能够减轻一定的开发负担。另外,由于大部分数据处理的任务都可以通过平台提供的功能来完成,所以大数据开发通常并不需要考虑系统级问题,这也能够让开发者更加专注。
大数据开发难不难学?
很多人在学习大数据开发时,不知道要学习什么?那么大数据开发要学些什么?接下来就来为大家介绍一下。
大数据开发需要学一些编程,其中Linux和Java是必须要掌握的,这时最基本的。大数据分析主要用的是Python,大数据开发主要是基于JAVA。
一、Java
JAVA作为编程语言,使用是很广泛的,大数据开发主要是基于JAVA,作为大数据应用的开发语言很合适。
二、Linux系统和Hadoop生态体系
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的,所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构,它能搭建大型数据仓库,PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。
三、分布式计算框架SparkStorm生态体系
有一定的基础之后,你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性,可以对大数据进行综合处理:实时数据流处理、批处理和交互式查询。
在IT技术中,java大数据python前端和后端开发,哪个更容易上手?
Java难一些,web前端简百单些更容易度入门,大数据的需要有java打基础,所以更难一些,python和java其实差不多。
前端是更好上手。因为难度是有易到难。
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