一名大数据工程师需要怎么样技术才能称得上工程师

想成为一名大数据工程师，首先你要会普通工程师会做的事！

经常有学员来海口达内咨询，学习大数据要具备哪些技能才算学好了，才能满足企业的需求？

偶然认识的一个朋友，最开始是从事Java后端开发的，后来他在业余时间自学成功转入大数据行业，现在是一名大数据工程师，待遇也比之前好更多。前提是他是一名Java后端开发。

大数据

大数据是我们如今比较火的一个发展方向。但是大数据的起点要高，并不是所零基础就可以入门的。我们接下来讲述的有关大数据的学习是有条件限制的，首先你需要是一名普通的工程师，如果你是Java工程师的话更好，但如果你是小白的话，那就只能成为一名工程师的后再来学习大数据吧。

想要在大数据这个领域汲取养分，让自己壮大成长。分享方向，行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群870097548，欢迎想学习，想转行的，进阶中你加入学习。
 

 

一起来认识认识大数据

大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征：

数据来源广；

数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件等）；

数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）；

数据增长速度快。

而针对以上新的特征需要考虑很多问题：

例如，数据来源广，该如何采集汇总？采集汇总之后，又该存储呢？数据存储之后，该如何通过运算转化成自己想要的结果呢？

对于这些问题，我们需要有相对应的知识解决

大数据一般所需的技能要求：

Java语言：大数据框架编写

Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

大数据工程师

必须掌握的技能：

Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高阶技能6条：

机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

总结

在技术行业里面，每天都会有新的东西出现，需要关注最新技术动态，不断学习。任何一般技术都是先学习理论，然后在实践中不断完善理论的过程。

如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程。

快速学习的能力、解决问题的能力、沟通能力在这个行业是真的非常重要的指标。

要善于使用StackOverFlow和Google来帮助你学习过程遇到的问题。