大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。

 

　　大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；

 

　　与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。什么是大数据技术架构

 

　　数据源的特点决定数据采集与数据存储的技术选型，我根据数据源的特点将其分为四大类：

 

　　第一类：从来源来看分为内部数据和外部数据；

 

　　第二类：从结构来看分为非结构化数据和结构化数据；

 

　　第三类：从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据；

 

　　第四类，从规模来看分为大量数据和小量数据

 

　　大数据平台第一个要素就是数据源，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处理。

 

　　从整个大的生态圈可以看出，要完成数据工程需要大量的资源；数据量很大需要集群；要控制和协调这些资源需要监控和协调分派；面对大规模的数据怎样部署更方便更容易；还牵扯到日志、安全、还可能要和云端结合起来，这些都是大数据圈的边缘，同样都很重要。