大数据分析和嵌入式系统是两个不同的技术领域，它们各自有其独特的挑战和要求。下面我将分别介绍这两个领域，并比较它们的难易程度。
一、大数据分析：
1. 大数据处理：大数据分析师需要掌握分布式计算、存储和处理技术，如hadoop、spark等。这些技术涉及大量的数据存储、处理和分析，对硬件资源和软件资源的要求较高。
2. 数据处理算法：大数据分析师需要熟悉各种数据处理算法，如聚类、分类、回归等。这些算法需要根据具体问题进行选择和优化，以获得最佳的效果。
3. 数据可视化：大数据分析师需要能够将复杂的数据分析结果以直观的方式展示出来，以便更好地理解和解释数据。这需要具备一定的图形学知识和设计能力。
4. 数据安全与隐私：大数据分析师需要关注数据的安全性和隐私保护，确保数据在存储、传输和使用过程中不被泄露或滥用。这需要具备一定的网络安全知识。
二、嵌入式系统：
1. 硬件知识：嵌入式系统通常涉及到单片机、微控制器、传感器等多种硬件设备，因此需要具备一定的硬件知识。
2. 软件编程：嵌入式系统需要编写高效的驱动程序和应用程序，以满足特定的功能需求。这需要具备扎实的c/c++、汇编等编程语言基础。
3. 实时性要求：嵌入式系统通常要求具有较高的实时性，需要在有限的时间内完成任务。这需要具备较强的时间管理能力和优化技巧。
4. 系统稳定性：嵌入式系统的稳定性至关重要，需要经过严格的测试和验证。这需要具备一定的测试方法和经验。
综上所述，大数据分析和嵌入式系统各有其特点和难点。大数据分析师需要掌握分布式计算、数据处理算法、数据可视化等方面的知识，同时关注数据安全和隐私保护。而嵌入式系统则需要具备硬件知识、软件编程能力和实时性要求。因此，不能简单地说哪个更难，而是取决于个人的兴趣和专业背景。
