大数据分析师的日常，听起来高大上，其实干的活四个字脏乱差累

哇，互联网大数据说明师，听起来好高峻上哦，着实否则，做的工作都是最底层的工作，打杂的，是营业的家丁，为全公司的人处事。

在你的眼里他们报酬好，白领，挣的钱多!

钱是人力堆出来的

在你的眼里他们建造报表，看起来好高峻上，很炫酷，很大度!

在你的眼里他们是大数据规模的事变者，处于期间的火线，很潮!

数据种类多，量大，变革快

着实他们就是一群搬砖的。

般的是砖，卖的是夫役

• 脏：是数据很脏，什么空值啊，乱码啊，数据一再啊，什么环境都有。
• 乱：也是数据乱，数据源许多好比来历于app的，web端的，日记，外部api等等，要理清逻辑，洗濯数据，，清楚的分层，必要下许多工夫。
• 差：起首是公司前提'差',然后是状态差，由于常常加班，最后是营业多('差')。
• 累：洗濯数据，建造报表和说明陈诉，很累，进程很漫长，并且必要加班。

他们天要用hue跑数据,对数据，偶然辰还会遇到数据倾斜题目，假如没找到缘故起因，会跑一天时刻，还没验证数据;

偶然辰为了验证数据和客栈工程师打骂，偶然辰是为了取数口径，偶然辰为了调治，数据为什么还没出来，各类扯皮的工作;

偶然辰对数据和营业尚有运营打骂，有也许是为了需求，有也许是为了口径;

Hadoop组建hue

记得一次为了赶公司的kpi报表，公司从大数据平台组，大数据客栈组，大数据说明组和大数据发掘组都在加班，确保十拿九稳，他们是这样分工的

• 大数据平台组：认真大数据集群不变运行，认真大数据产物的后端开拓。
• 大数据客栈组：认真数据客栈的开拓，把各个指标从底层ods开始计较到dm应用层。
• 大数据说明组：认真取数口径简直认，客栈工程师开拓的报表验证，偶然辰本身开拓。
• 大数据发掘组：对有些指标必要呆板进修说明出来的，以是他们也要加班。

颠末一个礼拜的加班加点，成就终于出来的，然额并没有什么卵用吗，老板不必然承认。

重来，重来，重来，老板说了三遍，我们很忧伤，说明师更忧伤，由于口径都是这里来的。

不只做的工作偶然辰得不到承认，并且没有成绩感。

在我们团队中，说明组加班是最多的，偶然辰还要做客栈的工作，偶然辰还要管调治，验证数据。

偶然辰写代码的时辰照旧最兴奋的，我们用的器材首要是pycharm，hive，sparksql，shell ,网易稀有，这个时辰失足了还能改，bug可以修复。

python成果照旧很强盛的，我们既可以用来做报表，又可以用来发邮件，又可以用来运维，又可以用来发掘，的确是万能王。

成果强盛的python,什么都可以做

shell是我们陈设剧本线上运行的利器。

sparksql基于内存运算的大数据组建，有事给我们验证数据带来利便，我们极端喜好。

spark和hadoop较量

spark 道理

说明事变看起来简朴，做起来很难，必要把握的许多，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索

想进入这个行业的同窗做好意里筹备，加班多，报酬不必然好，等有了履历也许会好一些。

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（编辑：湖南网）

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