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。

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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。

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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。



 

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