摘要：
大数据开发难还是大数据运维？学习完大数据可以从事什么方面的工作？Linux云计算与网络运维是什么关系？大数据开发难还是大数据运维？大数据开发难。从事大数据开发岗位，应该从三个方面做... 大数据开发难还是大数据运维？
大数据开发难。从事大数据开发岗位，应该从三个方面做好准备，其一是重视编程语言的学习，可以重点关注一下java语言，虽然当前Python语言在大数据领域的应用也比较多，但是选择Java语言往往有更多的就业机会，J***a语言在生产场景下的应用还是比较多的
大数据开发难，大数据开发领域的相关知识要重视编程语言的学习，同时要重视大数据平台的学习，要能够基于大数据平台来完成一些具体的大数据开发任务，接着要从行业应用场景的角度出发，来完成一些基于行业场景的开发任务
大数据开发难。
大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习J***a语言打基础，一般而言，J***a学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习hadoop、Spark、Storm等。
大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：. 大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。
大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；
大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；.大数据场景是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。
学习完大数据可以从事什么方面的工作？
学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、j***a大数据工程师、spark工程师等等都是可以从事的工作岗位，感兴趣可以来尚学堂了解一下相关课程的学习~
Linux云计算与网络运维是什么关系？
云计算商业模式就是要实现IT即服务，无论是对外还是在企业内部，IT自服务的需求越来越明显。另一方面，超大规模的数据中心急需一个有效的挂历方式来降低运营成本。
在云计算技术体系架构中，运维管理提供IaaS层、Paas层、SaaS层资源的全生命周期的运维管理，实现物理***、虚拟***的统一管理，提供***管理、统计、监控调度、服务掌控等端到端的综合管理能力。云运维管理与当前传统IT运维管理的不同表现为：集中化和***池化。
云运维管理需要尽量实现自动化和流程化，避免在管理和运维中因为人工操作带来的不确定性问题。同时，云运维管理需要针对不同的用户提供个性化的试图，帮助管理和维护人员查看，定位和解决问题。
云运维管理和运维人员面向的是所有的云***，要完成对不同***的分配、调度和监控。同时，应能够向用户展示虚拟***和物理***的关系和拓扑结构。云运维管理的目标是适应上述的变化，改进运维的方式和流程来实现云***的运行维护管理。
云计算时代的运维和传统的运维到底有哪些不同？传统层面的运维人员，接触的都是硬件，如服务器、[_a***_]和风火水电，但是在云时代，运维人员已经无法见到物理的任何设备。所以从这个角度看来，云计算时代的运维的手段和运维的目的都和传统的运维都是不一样的，因为运维人员不需要维护物理硬件的稳定和可靠性。当然，上帝在开了一扇门的同时想必也是会合上一扇窗户。既然运维人员不再需要被束缚于物理硬件的稳定和可靠性，那新的问题就来了。云计算时代，也给用户带来了新的挑战。
