数据湖与大数据平台区别？
一、数据湖与大数据平台区别？
对于一个数据湖而言，它与大数据平台相同的地方在于它也具备处理超大规模数据所需的存储和计算能力，能提供多模式的数据处理能力;增强点在于数据湖提供了更为完善的数据管理能力，具体体现在：
1)更强大的数据接入能力。数据接入能力体现在对于各类外部异构数据源的定义管理能力，以及对于外部数据源相关数据的抽取迁移能力，抽取迁移的数据包括外部数据源的元数据与实际存储的数据。
2)更强大的数据管理能力。管理能力具体又可分为基本管理能力和扩展管理能力。基本管理能力包括对各类元数据的管理、数据访问控制、数据资产管理，是一个数据湖系统所必须的，后面我们会在“各厂商的数据湖解决方案”一节相信讨论各个厂商对于基本管理能力的支持方式。扩展管理能力包括任务管理、流程编排以及与数据质量、数据治理相关的能力。任务管理和流程编排主要用来管理、编排、调度、监测在数据湖系统中处理数据的各类任务，通常情况下，数据湖构建者会通过购买/研制定制的数据集成或数据开发子系统/模块来提供此类能力，定制的系统/模块可以通过读取数据湖的相关元数据，来实现与数据湖系统的融合。而数据质量和数据治理则是更为复杂的问题，一般情况下，数据湖系统不会直接提供相关功能，但是会开放各类接口或者元数据，供有能力的企业/组织与已有的数据治理软件集成或者做定制开发。
3)可共享的元数据。数据湖中的各类计算引擎会与数据湖中的数据深度融合，而融合的基础就是数据湖的元数据。好的数据湖系统，计算引擎在处理数据时，能从元数据中直接获取数据存储位置、数据格式、数据模式、数据分布等信息，然后直接进行数据处理，而无需进行人工/编程干预。更进一步，好的数据湖系统还可以对数据湖中的数据进行访问控制，控制的力度可以做到“库表列行”等不同级别
二、数据中台与大数据平台的区别？
1、概念上的区别：
数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力。
大数据平台：在大数据基础上出现的融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台。
2、应用上的区别：
数据中台：距离业务更近，通过将数据服务化之后提供给业务系统，为业务提供速度更快的服务，不仅限于分析型场景，也适用于交易型场景，强调共享和复用；
大数据平台：除传统BI应用外，更多融入了和人工智能算法的交互和实现；
3、价值上的区别：
数据中台：建立在数据仓库和大数据平台上，是加速企业从数据到业务价值过程的中间层。数据中台将数据生产为一个个数据 API 服务，以更高效的方式为业务提供服务
大数据平台：为解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题而产生。大数据平台先是通过将企业所有数据（包括结构化和非结构化数据）抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，再根据业务需求，单独提取其中的小数据集并提供给数据应用。
三、数据工程与大数据技术就业前景？
数据工程与大数据技术专业毕业生发展前景广阔。
他们可以选择继续深造,攻读方向包括但不仅限于数据科学,还可以选择计算机科学、社会科学、商学、金融、医学、法律、语言学、教育学等等。在学术界之外,职业发展也有多种选择,可以入职传统IT大公司或者初创公司,也可以进入其他行业,如交通、能源、医药、金融机构。数据科学与大数据技术毕业生也可以在国有企业谋求发展,如城市规划、执法机关、教育部门等等。
四、数据科学与工程属于大数据吗？
数据科学与工程是一门交叉学科，一般情况下将其归类为数学统计学院之下，也有一部分归于大数据或者是计算机学科之下，他是理工科与实际数学相结合的一个典型范例，在我国现代社会的发展过程中起着非常重要的作用。也是目前应用非常广泛的一个学科。
五、大数据平台与集成平台的区别？
大数据平台是没有规则性，但可以找到，而集成平台是指对数据统一管理归纳。
六、大数据工程与大数据技术的区别？
大数据工程和大数据技术是两个不同的概念，它们在以下几个方面存在区别：
定义：大数据工程是指将大数据技术应用于工程项目中，旨在解决大规模数据处理和存储的问题。而大数据技术则是指一系列用于处理和存储大规模数据的软件和硬件技术。
应用领域：大数据工程主要应用于需要对大量数据进行处理和存储的工程项目中，例如科学研究、金融、医疗、智慧城市等。而大数据技术则广泛应用于各个领域，包括互联网、电商、物流、广告等。
技术栈：大数据工程通常需要使用一系列的软件和硬件技术，如分布式存储系统、分布式计算框架、数据处理框架、数据挖掘和机器学习工具等。而大数据技术则侧重于软件技术，如数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面的技术。
复杂性：大数据工程涉及的工程项目通常需要处理海量数据，并且需要解决数据存储、数据处理、数据分析等多个方面的问题，因此相对较为复杂。而大数据技术则侧重于解决数据处理和分析的问题，相对较为简单。
总的来说，大数据工程和大数据技术在定义、应用领域、技术栈和复杂性等方面存在明显的区别。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的技术或工程方法来解决大规模数据处理和存储的问题。
七、085411大数据技术与工程考研难吗？
085411大数据技术与工程考研难度较大，原因如下：
1.学科交叉性：大数据专业是一个多学科交叉的专业，其课程内容涉及数学、统计学、计算机等多个学科领域，需要考生对这些领域的知识有深入的掌握。
2.英语要求高：该专业需要考生具备良好的英语能力，能灵活运用到实际问题和研究中。
八、网络工程和数据科学与数据技术哪个好？
网络工程、数据科学和数据技术都是与信息技术相关的领域，具有不同的特点和就业前景。以下是对这三个领域的简要介绍：
1. 网络工程：网络工程涉及计算机网络的设计、建设、管理和维护。它包括网络基础设施、数据通信、网络安全等方面的知识和技能。网络工程师可以从事网络架构设计、网络运维、网络安全等工作，适合对网络技术和系统管理感兴趣的人。
2. 数据科学：数据科学是通过数据分析和建模来提取有用信息的跨学科领域。它涉及数据采集、数据处理、数据分析以及机器学习等方面的知识和技能。数据科学家可以应用数据科学方法解决实际问题，进行数据驱动的决策和预测，适合对数据挖掘和机器学习感兴趣的人。
3. 数据技术：数据技术是指处理和管理数据的技术和工具。它包括数据存储、数据处理、数据可视化等方面的知识和技能。数据技术人员可以负责设计和实施数据架构、数据库管理、数据集成等工作，适合对数据管理和技术操作感兴趣的人。
选择哪个领域更好，取决于你的兴趣、职业规划和个人能力。你可以考虑以下因素来做决策：
- 兴趣和倾向：选择自己对其中一个领域最感兴趣和热衷的领域，这样你会更有激情和动力去学习和发展。
- 就业前景：不同领域的就业前景和需求情况可能有所不同。你可以调研就业市场，了解各个领域的就业需求和趋势，以便做出更明智的选择。
- 个人能力和背景：考虑自己的技术背景和能力，选择一个更适合你的起点。如果你已经具备一些编程和数学建模的能力，可能更适合数据科学或数据技术。如果你对网络技术和系统管理有较强的兴趣和技能，那么网络工程可能更适合你。
最重要的是，不论你选择哪个领域，持续学习和不断提升自己的技能都是关键。这些领域都在不断发展和演变，掌握新技术和趋势对于个人的职业发展至关重要。
九、大数据平台介绍？
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。 以存储、运算、展现作为目的的平台。 是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。
类似目前很多舆情监测软件大数据分析系统，大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台。
十、recover数据恢复平台？
recover42.18中文版是一款非常好用的数据恢复软件。