大数据方面有很多的技术：
一是大数据平台本身，一般是基于某些Hadoop产品如CDH的产品部署后提供服务。部署的产品里面有很多的组件，如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等，一般都是基于Java的；
二是ETL，即数据抽取过程；大数据平台中的原始数据一般是来源于公司内的其它业务系统，如银行里面的信贷、核心等，这些业务系统的数据每天会从业务系统抽取到大数据平台中，然后进行一系列的标准化、清理等操作，再然后经过一些建模生成一些模型给下游系统使用； ETL一般对应有一个调度平台，一般是Java等技术实现的，基于Kettle进行封装；因此在ETL过程中有以下工作：一是调度平台的开发（也可以是产品部署）；二是ETL过程中需要使用到的一些Shell脚本的开发；三是ETL及建模过程中调用的一些SQL过程的开发；当然也还有模型的设计等较为高级的工作；
三就是数据分析了；在数据收集完成后基于这些数据要做一些什么样的处理，典型的如报表应用，那每天可能就是写SQL开发报表了；还有一些如风险监测等平台，都要基于大数据平台收集的数据来进行处理；更往上就是一些如客户行为预测分析等分析场景，这个时候就需要使用一些更加专业的数据分析工具如SAS或者其它的一些更加高级的语言如Python、R语言等来进行数据挖掘及分析了。
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