㈠ 大数据运维需要什么条件
大数据运维，这里指互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同专为互联网产品技术支撑属的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。
我认为大数据运维还是有一定的难度的。
1、对你的运维的技能要求比较高
2、你需要对相关的组件了解比较清楚，hbase，storm ，hadoop，spark，kafka，redis等等这些组件的配置，调优等等比较了解，以及在数据量增大后的方案调整也需要清晰。
3、对底层，甚至是代码级的深度了解也是有较高要求的。
4、对服务器的硬件配置也需要比较高的了解深度
内容来源于ITSS符合性评估落地工具-云雀运维！！！
㈡ 大数据运维和传统系统运维的区别
大数据运维，来这里指互联网运维，通源常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互联网产品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。 一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理（proct manager，非技术部）需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。 一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，其核心目标是将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。
㈢ 大数据运维难学吗需要脑子吗软件测试呢
大数据是需要大数据分析师进行数据分析、整理归纳的，运维是需要是后台进行数据管理与维护的，难学，但应该不是挺费脑子
㈣ 大数据运维是干什么的难学吗费脑子吗
只要你感兴趣，不管难不难，要知道这个是高薪职业，到这可以参观学习的
㈤ 大数据运维怎么样的
我认为大数据运维还是有一定的难度的。
对你的运维的技能要求比较高
2.你需要对相关的版组件了解比权较清楚，hbase，storm ，hadoop，spark，kafka，redis等等这些组件的配置，调优等等比较了解，以及在数据量增大后的方案调整也需要清晰。
3.对底层，甚至是代码级的深度了解也是有较高要求的。
4.对服务器的硬件配置也需要比较高的了解深度
㈥ 尚硅谷的大数据和大数据运维有什么区别
大数据运维和大数据开发是两种不一样的岗位，
大数据开发是对数据产品进行开发，需专要对这些大属数据工具操作数据非常熟练。
而大数据运维是对子承载数据的那些组件进行维护，只需要监控那些组件是否在运转机器的性能是否稳定
㈦ 大数据运维工程师和虚拟化高级运维工程师,哪个好
先抛开大数据或者虚拟化不同的领域，只看运维工程师本身来说，其实工作内容都内是相似容的，都是保障系统的稳定运行，解决系统突发问题，工作内容多解决一些常规问题。区别在于不同的行业，大数据和虚拟化应该是近几年都比较好的行业，是可以进入并且学习深造的，关键还是看自己以后的发展规划。
㈧ 大数据运维培训是什么
学习的内容比较广泛，具体自己实地考察。想学大数据你就到魔据，我自己认为五十人左右还是可以接受的，其它很少有小班的，不建议去。
㈨ 大数据运维怎么样
大数复据（big data），是指无法在可承制受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
㈩ 大数据运维的主要工作内容是什么
大数据运维，这里指互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互专联网产属品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。
一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理（proct manager，非技术部）需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。
一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，其核心目标是将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。