1、从大数据开发的作业内容来看，大数据开发首要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的开展，数据建模作业。负责处理和大数据使用，结合大数据可视化剖析工程师，挖掘出价值的数据，为企业提供事务开展支撑。大数据开发工程师偏重建设和优化体系。
2、大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。
3、数据库开发是从事数据库管理系统（DBMS）和数据库应用软件设计研发的相关工作人员的统称，他属于软件研发工程师，但又有一部分运维工作的内容。他主要从事软件研发的工作，但同时也要参与数据库生产环境的问题优化和解决。数据库开发工程师与传统的数据库管理员（简称DBA，也称为数据库工程师）是不同的职位。
4、金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。
5、大数据开发是做大数据平台的开发和维护、网络安全业务主题建模等工作的。大数据开发首先要确定数据来源，包括各种数据源，如网络日志、数据库、文件、传感器等。然后使用数据采集工具或编程语言，将数据采集到数据存储中。大数据开发需要进行数据清洗、去重、数据格式转换等预处理操作，以确保数据的质量和准确性。
6、简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据分析：简略来说就是从天量的数据中通过算法搜索找出隐藏在其中的信息数据的过程，然后对收集来的大量的信息数据进行详细研究和概括，推断其趋势或者结果，以便于做出判断及采取适当的行动。
Storm是一个分布式实时计算系统。Storm是由Twitter开发并开源的，主要用于处理大规模数据流。它是一个高度可扩展的系统，能够处理每秒数千条的数据记录，并在多个节点上并行执行计算任务。Storm的核心概念是元组（tuple），它是一个不可变的键值对集合，用于在Storm组件之间传递数据。
埃米（外文名ngstrom或ANG或）是晶体学、原子物理、超显微结构等常用的长度单位，音译为埃，符号为，1等于10-10m，即纳米的十分之一。
是V-Strom吧？（最后一个字母是m，不是n），它是铃木摩托的一个拉力旅行车系，有V-Strom250、V-Strom650、V-Strom1000等多种排量。其中V-Strom250就是国内豪爵铃木引进生产的DL250摩托车，它的价格是32680元。
什么是strom 相比在程序模块中复制函数，多数程序员喜欢把相同代码放到shared libraries（共享程序库）里。shared libraries是包含了任意程序功能的函数模块。不仅能避免多余，并且能缩小程序大小。正因为如此，暴雪使用一个称为Storm的共享程序库（PC机上为Storm.dll，MAC机为Storm.bin）。
stromgarde 斯托姆加德王国 双语例句 1 Stromgarde forces lead an unsuccessful assassination attempt on Ogre-mage ChoGall.斯托姆加德王国的部队试图暗杀食人魔法师仇高。
1、Spark：Spark 在 Hadoop 的基础上进行了架构上的优化。与 Hadoop 主要使用硬盘存储数据不同，Spark 更倾向于使用内存来存储数据，这使得 Spark 在处理大数据时能够提供比 Hadoop 快100倍的速度。然而，由于内存中的数据在断电后会丢失，Spark 不适合处理需要长期存储的数据。
2、storm 是流式处理的老大。 速度快 即时通讯。 淘宝的JStorm 可以达到百万级每秒。spark 是对 hadoop 的 MR 的改进。 由于 MR 需要不断的将数据落盘，互相拉取导致 IO 大。 降低少量数据的运算速度（落盘是为了大量数据时 出错可以在错误的地方继续处理 ，而 Spark 只能重来）。
3、Spark由Scala写成，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。
4、Storm是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。
5、Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。
6、如果题主的hadoop指的是mapreduce的话。Storm说白了就是一个跑起来不会停的mr，所以适合拿来做流式实时计算，和mr不是一个应用场景，不用比较。spark相比mr最大的优势在于快速启动，mr是慢启动的。
