大數據開發跟大數據平臺開發有區別嗎？簡單的方法，大數據開發大多指的是設計和實現大數據產業鏈的一系列開發任務，牽涉到大數據平臺開發、大數據應用開發、大數據分析等，另還和數據采集產品的開發、數據整理產品的

大數據開發跟大數據平臺開發有區別嗎？

簡單的方法，大數據開發大多指的是設計和實現大數據產業鏈的一系列開發任務，牽涉到大數據平臺開發、大數據應用開發、大數據分析等，另還和數據采集產品的開發、數據整理產品的開發等等，假如往上延展的話，部分大數據開發任務與人工智能開發任務也本身密切的聯系。

大數據平臺開發大多有兩層含義，一層是通過大數據平臺自身的開發，這一類設計研發級開發任務，比如大數據平臺Hadoop那是需要Java語言的新的。整個大數據平臺還涉及到一系列產品，和HBase、Hive、Avro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等，開發這些產品也需要一個龐大無比的團隊。參與大數據平臺研發的程序員一般說來要具備相當豐富的開發經驗，同樣的具備什么較弱的研發能力，都能夠搭建出個比較穩定的分布式計算體系。

另一層含義是在大數據平臺下參與應用開發，比如在Hadoop、Spark平臺下參與詳細的大數據應用開發等，這部分開發正常情況屬于應用到級開發，難度要相對于小有一些，可是而不是需要與具體一點的場景通過緊密的聯系，需要開發者必須具備是有的行業背景知識。

前大數據應用開發要注意的任務有兩個，其一是并且已有軟件產品的大數據改造；其二是是對于具體的大數據需求并且全新的大數據應用開發，目前的原因是大數據落地后應用的初期，因為大數據改造的開發任務會相對于多那些，未來新的大數據開發任務會逐漸提升。

比起大數據開發來說，大數據分析也必須參與代碼編寫，比如機器學習應該是目前比較好常見的數據分析。機器學習必須通過算法設計、算法利用、算法訓練、算法驗證和算法應用，確實算法設計是機器學習的核心，可是算法基于也必須程序員來完成具體詳細的開發過程。

我從事行業互聯網行業多年來，目前也在帶計算機專業的研究生，通常的研究方向聚集在大數據和人工智能領域，我會先后寫一些關于互聯網技術方面的文章，很有興趣朋友可以關注我，不會相信當然會收獲不小。

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