2配合研发人员大数据平台中间件，负责大数据平台系统环境正式开发测试搭建，日常变更部署上线 3根据平时工作能够进行总结抽象，完成大数据运维相关工具研发 4分析系统及应用程序大数据平台中间件的性能问题，形成可实施优化方案并推动落地 5负责公司平台的安全。

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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集数据预处理分布式存储数据库数据仓库机器学习并行计算可视化等1数据采集与预处理FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于。

数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析。

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1、在微服务和云原生解决方案不断发展的情况下，我们看到当前的云服务已经从最传统的弹性计算和存储能力，提升到了我们常说的PaaS平台层，即提供更多的类似消息，缓存，数据库，中间件，安全，大数据平台等平台层服务能力 那么我们接着能够考虑的就。

2、在大数据时代，信息的冗余和拥塞制约着水利信息化的进程，因此，建立水利信息系统具有重要的战略意义2促进政府职能转变政府要服务于公共利益和社会水利利益，提高水利信息化水平，水利管理部门可以通过数据管理门户或平台向社会发布水利管理。

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