大数据职业发展方向
大数据就业方向及就业前景
大数据就业方向及就业前景一、大数据行业概况大数据作为信息技术领域的一个重要分支，在当今社会中扮演着举足轻重的角色。
随着信息技术的不断发展和普及，大数据应用的范围也越来越广泛，涉及到社会的各个方面，例如电子商务、医疗保健、金融服务、政府管理等领域。
因此，大数据相关岗位的需求日益增长，吸引着越来越多的求职者投身该领域。
二、大数据就业方向1. 数据分析师数据分析师是大数据领域中的一种重要职位，主要负责收集、整理、分析和解释大数据，为企业和组织提供数据驱动的决策支持。
数据分析师需要具备数据处理、统计分析、数据可视化等相关技能，能够通过数据分析为企业提供有价值的数据洞察。
2. 数据工程师数据工程师通常负责构建和维护数据处理管道，保证数据在系统中的高效流转和可靠存储。
数据工程师需要具备数据处理、数据建模、数据库管理等技能，能够搭建数据仓库、设计数据架构，并通过编程实现数据的处理和转换。
3. 大数据架构师大数据架构师是大数据领域中的高级职位，主要负责设计和实施大规模数据处理系统，保证系统的高性能和可扩展性。
大数据架构师需要具备海量数据处理、分布式计算、系统架构设计等方面的专业知识，能够为企业设计高效的数据处理架构和解决数据处理中的技术难题。
三、大数据就业前景随着信息化进程的加速推进，大数据技术在各个行业中的应用越来越广泛，对大数据专业人才的需求不断增加。
据统计数据显示，大数据相关岗位的薪资水平普遍较高，且市场上的人才供不应求。
因此，选择从事大数据职业的求职者在就业前景方面具有明显的优势。
未来，随着人工智能技术、物联网技术等领域的发展，大数据领域的应用前景将更加广阔。
具备数据分析、数据处理、数据架构等专业技能的人才将会成为市场宠儿，有望获得更多的就业机会和发展空间。
因此，选择从事大数据相关职业是一个充满机遇的选择，能够为个人的职业发展打下坚实的基础。
四、总结大数据作为一个新兴领域，具有广阔的发展空间和优厚的就业前景。
数据科学与大数据技术专业的职业生涯规划
数据科学与大数据技术专业的职业生涯规划近年来，随着互联网的飞速发展以及信息技术的普及，数据科学与大数据技术专业逐渐受到人们的关注。
这一专业以数据分析、数据挖掘和大数据处理为核心内容，旨在培养能够利用数据解决实际问题的专业人才。
在这篇文章中，我们将探索数据科学与大数据技术专业的职业生涯规划，为那些希望在这个领域发展的人提供一些有益的指导。
1. 职业方向数据科学与大数据技术专业提供了广泛的职业选择。
下面列举几个常见的职业方向供参考：1.1 数据分析师：负责数据的收集、清洗和分析，为企业决策提供支持；1.2 数据工程师：搭建、维护和优化大规模数据处理平台，保证数据的安全性和可靠性；1.3 机器学习工程师：利用机器学习算法进行数据建模和预测，提高业务效率；1.4 大数据架构师：设计和实现大数据系统架构，解决海量数据处理和存储的问题；1.5 数据科学家：利用统计学和机器学习算法挖掘数据中的价值，为企业提供决策支持。
2. 职业技能要在数据科学与大数据技术专业中脱颖而出，除了专业知识外，还需要具备以下重要技能：2.1 编程能力：掌握至少一门编程语言（如Python、R、Java），能够进行数据处理和模型开发；2.2 统计与数学基础：了解统计学和线性代数等数学知识，为数据分析和模型构建提供理论支持；2.3 数据处理能力：熟悉常见的数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark等，能够高效处理大规模数据；2.4 沟通与表达能力：能够将复杂的专业知识以简洁明了的方式传达给非技术人员；2.5 领域知识：对于所从事的行业有一定的了解，能够将数据分析与业务结合起来。
3. 职业发展路径在数据科学与大数据技术专业中，职业发展路径通常可以分为以下几个阶段：3.1 初级阶段：从事基础的数据分析工作，熟练掌握数据处理和分析工具，积累实践经验；3.2 中级阶段：担任团队负责人或专业顾问，具备数据架构设计和团队管理能力；3.3 高级阶段：成为行业专家，担任高级数据科学家或大数据架构师，参与公司战略决策；3.4 领导层阶段：担任数据部门领导或企业高层，参与决策制定和资源调配。
大数据分析师行业的职业展望和个人规划
大数据分析师行业的职业展望和个人规划随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当代社会和企业中不可或缺的一个重要资源。
在大数据的背景下，大数据分析师的需求也日益增长。
本文将探讨大数据分析师行业的职业展望，并提供一些建议和个人规划来应对未来的挑战。
一、大数据分析师行业的职业展望1. 高需求的职业随着大数据技术的不断发展和企业对数据分析的日益重视，大数据分析师的需求也呈现出快速增长的趋势。
大数据分析师可以通过分析和解释数据帮助企业制定市场策略、提高生产效率和发现潜在的商机。
因此，大数据分析师将成为各行各业中不可或缺的人才。
2. 薪酬丰厚随着大数据分析师的需求增加，市场上的竞争也越来越激烈。
优秀的大数据分析师拥有高超的数据分析能力和洞察力，他们的薪酬往往也会逐步上升。
根据调查数据显示，大数据分析师的平均年薪通常在10万到30万之间，甚至更高。
3. 多样的发展方向大数据分析师的职业发展路径多样化，可以选择在企业内部担任高级分析师或数据科学家，也可以选择成为自由职业者，在多个领域和行业为不同客户提供数据分析服务。
此外，大数据分析师还可以选择进入相关的研究机构和学术界，深入探索数据科学的前沿领域。
二、个人规划1. 提高技术能力作为一名大数据分析师，拥有扎实的技术能力是必不可少的。
首先，要熟悉各种数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL等。
其次，要了解统计学和数据模型的基本原理，能够有效地收集、处理和分析大数据。
不断学习新技术和工具，保持与行业的同步，将是提高个人竞争力的重要途径。
2. 培养沟通能力作为大数据分析师，与其他团队成员和合作伙伴保持良好的沟通是至关重要的。
无论是向非技术人员解释分析结果，还是与领导和同事协商项目细节，良好的沟通能力都能提升个人的职业发展。
因此，需要积极主动地参加培训和讲座，提高自己的沟通和表达能力。
3. 持续学习和专业发展大数据行业的变化速度非常快，新的技术和工具层出不穷。
为了跟上行业的发展，大数据分析师需要不断学习和深入研究前沿的数据分析技术和方法。
大数据技术在未来的职业规划
大数据技术在未来的职业规划引言随着数字化时代的发展，大数据技术逐渐成为各行各业的核心竞争力之一。
在未来的职业规划中，掌握大数据技术将变得至关重要。
本文将探讨大数据技术在未来的发展趋势以及对职业规划的影响。
大数据技术的未来发展大数据技术的应用领域正在不断扩展，从传统的数据存储和分析到人工智能、物联网等新兴领域。
随着数据量的指数级增长，大数据技术的需求也将越来越大。
未来，大数据技术将成为企业决策、产品创新的重要支撑。
大数据技术对职业规划的影响1.新兴职业机会：随着大数据技术的普及，将涌现出许多新兴职业机会，如数据分析师、数据科学家、大数据工程师等。
这些职业将成为未来的热门选择。
2.技能要求提升：未来的职场将对大数据技术的掌握提出更高的要求。
掌握大数据技术将成为衡量一个人综合能力的重要指标。
3.跨行业应用：大数据技术会跨越行业的边界，未来的职业规划将更加灵活多样，不再受限于特定行业领域。
4.持续学习重要性：由于大数据技术的快速发展，未来的职业规划需要不断进行技能更新和学习，保持竞争力。
如何规划未来的职业发展1.学习大数据技术：通过学习相关课程和培训，掌握大数据技术的基础知识和应用技能。
2.实践项目经验：参与实际项目，积累大数据处理和分析的实践经验，提升自身能力。
3.行业了解：关注大数据技术在不同行业的应用，了解各行业对大数据技术人才的需求。
4.持续学习：保持对新技术的学习和研究，不断提升自己的技能水平，跟上时代发展的步伐。
结语大数据技术正在改变我们的生活和工作方式，对未来的职业规划提出了新的挑战和机遇。
只有不断学习和适应，才能在这个数字化时代中立于不败之地。
随着大数据技术的发展，未来的职业规划将更加多元化和具有挑战性。
掌握大数据技术，积极规划未来的职业发展，将成为未来成功的关键。
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一、市场需求趋势
随着互联网和电子商务等信息技术的迅猛发展，大量数据被不断产生和积累，大数据技术应运而生。
当前，越来越多的企业开始重视大数据分析，并将其运用到业务决策中。
因此，大数据技术在各个行业中的应用需求不断增长。
二、大数据技术就业方向
1. 数据分析师
数据分析师在大数据技术领域发挥着重要作用。
他们负责收集、处理和分析大数据，为企业提供决策支持。
数据分析师需要掌握统计学、数据挖掘和机器学习等技能。
2. 大数据工程师
大数据工程师主要负责搭建和维护大数据系统，处理海量数据的存储和计算需求。
他们需要熟练掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架，具备数据架构设计和优化的能力。
3. 数据科学家
数据科学家是大数据技术领域的高级人才，他们既要具备数据分析师和大数据工程师的技能，还要具备深度的行业知识和商业理解。
数据科学家通常负责发现数据背后的价值，为企业提供战略性建议。
三、发展前景分析
大数据技术作为一个新兴领域，具有广阔的发展前景。
随着各行业对数据分析的需求不断增长，大数据技术相关岗位的市场需求也将持续增加。
未来，随着人工智能、物联网等新技术的发展，大数据技术将不断融合创新，为行业提供更多可能性。
总的来说，大数据技术就业方向多样，涉及数据分析、数据工程、数据科学等多个领域，且前景十分广阔。
对于有志于从事大数据相关工作的人来说，不断学习和提升技能，把握行业发展趋势，将有望获得更广阔的职业发展空间。
以上就是对大数据技术就业方向和发展前景的简要分析，希望对您有所帮助。
大数据技术的就业前景和就业方向
大数据技术的就业前景和就业方向引言随着信息时代的到来，大数据变得越来越重要，对于企业和组织来说，利用大数据进行分析和挖掘已经成为提升竞争力和业务效率的关键。
因此，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛，使得大数据技术相关职位的需求不断增长。
本文将探讨大数据技术的就业前景和就业方向。
就业前景1.高薪就业：由于大数据技术的就业需求迅速增长，相应的薪资水平也在逐步上升。
根据市场调研数据显示，与其他行业相比，从事大数据相关职业的人员，薪资水平普遍较高。
2.就业需求大：根据国内外市场数据，大数据技术人才缺口巨大。
当前从事大数据相关工作的人数远远无法满足市场需求。
据统计，大数据工程师的需求量近年来以每年近30%的速度持续增长。
3.多领域应用：大数据技术已经渗透到各个行业。
不论是金融、医疗、零售、交通、能源还是制造业等，大数据技术在这些行业中都扮演着重要的角色。
因此，从事大数据行业，可以选择的就业领域非常广泛。
就业方向1.数据工程师：数据工程师是负责构建和维护大数据基础设施的专业人员。
他们需要精通大数据技术栈、分布式计算和数据处理，能够搭建和运维大数据平台。
数据工程师所面临的挑战包括数据的收集、存储、处理、清洗和调优等方面。
熟悉Hadoop、Spark、Kafka等工具是必备的技能。
2.数据科学家：数据科学家是负责从大数据中挖掘有价值的信息和洞察的专业人员。
他们需要具备大数据分析、机器学习、统计学等方面的知识和技能。
数据科学家需要使用各种算法和模型来处理和分析大数据，从中提取出对业务有意义的信息。
3.数据分析师：数据分析师是负责对大数据进行分析和解读的专业人员。
他们需要具备数据分析、统计学、数据可视化等方面的知识和技能。
数据分析师需要通过数据分析和可视化工具，将庞大的数据转化为有用的洞察，为企业提供决策支持。
4.数据架构师：数据架构师是负责设计和规划大数据系统架构的专业人员。
他们需要理解企业需求，并根据需求设计合适的数据架构，保证数据的安全性、完整性和可靠性。
大数据技术专业就业方向和前景怎么样
大数据技术专业就业方向和前景探讨在当今数字化信息爆炸的时代，大数据技术逐渐成为各行各业的核心竞争力之一。
对于大数据技术专业的学生来说，就业方向和前景备受关注。
本文将探讨大数据技术专业的就业方向和前景，以帮助读者更加深入了解这一领域。
就业方向数据分析师作为大数据技术专业的毕业生，一个常见的就业方向是数据分析师。
数据分析师通过对大量数据的收集、处理和分析，为公司提供决策支持和业务建议。
在各行各业的企业中，数据分析师的需求日益增长，可谓是一个潜力巨大的职业方向。
大数据工程师另一个热门的就业方向是大数据工程师。
大数据工程师负责设计、开发和维护大数据平台和系统，确保数据的高效存储、处理和分析。
大数据工程师需要具备扎实的编程和数据处理能力，是大数据技术领域的核心人才之一。
数据科学家数据科学家是将数据分析和机器学习技术应用于实际业务问题的专业人员。
数据科学家需要深厚的数据分析技能和对业务问题的敏锐洞察力，能够利用数据为企业创造价值和竞争优势。
就业前景大数据技术专业的就业前景广阔，未来充满挑战和机遇。
随着信息化程度的不断提高和数据量的爆炸式增长，对于数据处理和分析的需求将持续增加，这为大数据技术专业的毕业生提供了充足的就业机会。
在互联网、金融、医疗、零售等行业中，大数据技术专业人才的需求日益增长。
而随着人工智能、云计算、物联网等新兴技术的不断发展，大数据技术专业人才的市场需求将更加广泛和深远。
总的来说，大数据技术专业的就业前景十分乐观。
随着技术的不断创新和发展，大数据技术专业人才将在各行各业中发挥重要作用，并获得丰厚的回报和发展机会。
结语综上所述，大数据技术专业的就业方向多样，就业前景乐观。
对于有志于从事大数据技术相关工作的同学来说，学习和掌握相关技能将为其未来的职业发展打下坚实的基础。
希望本文对于读者了解大数据技术专业的就业方向和前景有所帮助。
大数据分析师的职业发展路径与晋升机会
大数据分析师的职业发展路径与晋升机会在当今数字化时代，大数据分析已成为许多企业和组织的核心竞争力。
随着大数据的快速增长和应用技术的不断革新，大数据分析师作为市场上炙手可热的职业，拥有广阔的职业发展路径和晋升机会。
本文将探讨大数据分析师的职业发展路径以及如何提升职业晋升的机会。
一、大数据分析师的职业发展路径1. 数据分析初级岗位大数据分析师的职业发展往往从初级岗位开始。
在这个阶段，分析师主要负责数据的收集、清洗和整理工作。
他们需要熟悉使用一些常见的数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL等。
此外，对于数据分析的基础理论和方法也需要有一定的掌握。
2. 数据挖掘与建模岗位当分析师积累了一定的经验和技能后，他们有机会晋升到数据挖掘与建模岗位。
在这个岗位上，分析师需要深入了解数据挖掘的理论和技术，以及常用的机器学习算法。
他们需要掌握数据挖掘的流程，包括问题定义、数据预处理、特征抽取、模型建立和评估等。
同时，他们还需要具备良好的统计学知识，以便正确地解读和分析数据。
3. 数据分析团队管理岗位一些经验丰富的大数据分析师在职业发展中选择朝团队管理方向发展。
他们可以担任数据分析团队的管理职位，负责团队的组织、协调和管理工作。
在这个岗位上，除了技术上的要求，他们还需要具备良好的团队合作能力和领导力。
同时，持续的学习和关注行业的发展也是非常重要的，以便为团队提供最新的技术支持和战略指导。
4. 数据科学家/首席数据官对于有丰富经验和广泛知识的分析师来说，他们可以晋升到数据科学家或首席数据官等高级职位。
在这些职位上，分析师需要不仅具备扎实的技术能力和丰富的经验，还需要具备战略眼光和商业洞察力。
他们需要能够将数据分析成果转化为实际的业务价值，对企业的发展和竞争战略提供有效的支持和决策。
二、如何提升职业晋升机会1. 持续学习和积累经验大数据分析师需要不断学习和更新自己的知识，跟随技术的发展和行业的变化。
他们可以通过参加培训班、研讨会和行业会议等方式，了解最新的分析工具和技术趋势。
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大数据职业发展方向一、大数据的概念及特点：大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据。
大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点。
大数据具有以下4个特点，即4个“V”：(1) 数据体量(Volumes) 巨大。
大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。
(2) 数据类别(Variety) 繁多。
数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
(3) 价值(Value) 密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟。
(4) 处理速度(Velocity) 快。
包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
二、大数据处理流程：从大数据的特征和产生领域来看，大数据的来源相当广泛，由此产生的数据类型和应用处理方法千差万别。
但是总的来说，大数据的基本处理流程大都是一致的。
整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。
三、大数据分解结构：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。
我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。
我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。
四、大数据相关的技术：1、云技术——大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。
可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
2、分布式处理技术：——分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务-这就是分布式处理系统的定义。
目前最常用的是Hadoop技术，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop用到的一些技术有：HDFS: Hadoop分布式文件系统（Distributed File System） - HDFS （HadoopDistributed File System）MapReduce:并行计算框架HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。
Hive:数据仓库工具。
Zookeeper:分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能。
Avro:新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。
Pig:大数据分析平台，为用户提供多种接口。
Ambari:Hadoop管理工具，可以快捷的监控、部署、管理集群。
Sqoop:用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。
3、存储技术——大数据可以抽象的分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。
4、感知技术——大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。
以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。
五、大数据人才方向：目前，大数据方面主要有五大人才方向：※大数据核心研发方向（系统研发）；※大数据性能调优方向；※大数据挖掘、分析方向；※大数据运维、云计算方向※数据分析师方向（CDA、CPDA）大数据是一项基于Java的分布式架构技术，用来管理及分析海量数据。
大数据核心研发（系统研发）方向：基础课程篇：1、Java——基础课程（大数据任何方向必学内容）2、Linux基础——基础课程（大数据任何方向必学内容）3、Shell编程——从程序员的角度来看， Shell本身是一种用C语言编写的程序，从用户的角度来看，Shell是用户与Linux操作系统沟通的桥梁。
用户既可以输入命令执行，又可以利用 Shell脚本编程，完成更加复杂的操作。
软件语言篇：4、Hadoop——是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
5、HDFS6、YARN7、MapReduce8、ETL（数据仓库技术）9、Hive（数据仓库工具）10、Sqoop11、Flume12、HBase13、Storm14、Scala15、KafkaMQ16、Spark17、Spark核心源码剖析18、CM管理19、CDH集群HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
全称： Hadoop Distributed File System简称： hdfs实质：分布式文件系统作用：作为Apache Nutch的基础架构特点：高容错性适用：大规模数据集原理： HDFS就像一个传统的分级文件系统。
可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。
HDFS是Hadoop兼容最好的标准文件系统，因为Hadoop是一个综合性的文件系统抽象，所以HDFS不是Hadoop必须的。
所以也可以理解为Hadoop是一个框架，HDFS是Hadoop中的一个部件。
优点：1）存储超大文件，存储文件为TB，甚至PB；2）流式数据读取，一次写入多次读取，是最高效的访问模式；3）商用硬件，设计运行普通的廉价的PC上。
缺点：1）数据访问延迟高，设计于大吞吐量数据的，这是以一定的延迟为代价；2）文件数受限，存储的文件总数受限于NameNode的内存容量；3）不支持多用户写入，也不支持任意修改文件。
替代品：1）DataStax不是文件系统，而是一个开源的代码，NoSQL键/值存储，依靠快速的数据访问。
2）CEPH 一个开源代码，是一家名为Inktank做多种存储系统的商业软件。
其特点是高性能并行文件系统。
3）Dispersed Storage Network Cleversafe这一新产品将Hadoop MapReduce与企业分散存储网络系统相融合。
跨过集群完全分配元数据，也不依赖于复制，Cleversafe认为与HDFS相比，Dispersed Storage Network的速度更快，更可靠。
4）Lustre 是一个开发源代码的高性能文件系统，一些人声称在性能敏感区域其可以作为HDFS的一个替代方案。
YARNApache Hadoop YARN （另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
YARN从某种那个意义上来说应该算做是一个云操作系统，它负责集群的资源管理。
实质：一种新的Hadoop资源管理器作用：修复MapReduce实现里的明显不足，并对可伸缩性（支持一万个节点和二十万个内核的集群）、可靠性和集群利用率进行了提升缺点：这种架构存在不足，主要表现在大型集群上。
当集群包含的节点超过 4,000 个时（其中每个节点可能是多核的），就会表现出一定的不可预测性。
其中一个最大的问题是级联故障，由于要尝试复制数据和重载活动的节点，所以一个故障会通过网络泛洪形式导致整个集群严重恶化。
优点：大大减小了 JobTracker（也就是现在的 ResourceManager）的资源消耗，并且让监测每一个 Job 子任务 (tasks) 状态的程序分布式化了，更安全、更优美。
MapReduceMapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
概念"Map （映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
本质：一种编程模型用途：大规模数据集的并行运算特点：分布可靠应用：大规模的算法图形处理、文字处理等主要功能：1）数据划分和计算任务调度；2）数据/代码互定位；3）系统优化；4）出错检测和恢复。
技术特点：1）向“外”横向扩展，而非向“上”纵向扩展2）失效被认为是常态3）把处理向数据迁移4）顺序处理数据、避免随机访问数据5）为应用开发者隐藏系统层细节6）平滑无缝的可扩展性ETL（数据仓库技术）用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
软件名称：Extract-Transform-Load过程：数据抽取、清洗、转换、装载应用：Informatica、Datastage、OWB、数据集成：快速实现ETL特性：正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。
影响特性原因：业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。
转换过程：1）空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。
2）规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。
3）拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解4）验证数据正确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证5）数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。
6）Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。
7）建立ETL过程的主外键约束：对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键唯一记录的加载。