大数据就业路线

✨博文作者：烟雨孤舟
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✍️ 作者简介: 一个热爱大数据的学习者

✍️ 笔记简介：作为大数据爱好者，以下是个人总结的学习笔记，如有错误，请多多指教！

 

 

数仓：主要以SQL语言为主离线数仓（目前基本状态）和实时数仓（趋势）
    SQL语法包括mysql中的sql、hive中的hive sql（重点），spark中的    spark sql，flink中的flink sql
    离线数仓需要掌握：
        hadoop（HDFS，MapReduce，yarn）
        hive（重点,hive底层原理,hiveSQL及调优）
        Spark(spark会用及了解底层原理)
        Oozie（调度工具，会用即可）离线数仓建设（搭建数仓，数仓建模规范）维度建模（建模方式常用的有范式建模和维度建模，维度建模是重点）
    实时数仓需要掌握：
        hadoop（这是大数据的基础，必须掌握）
        kafaka（重点，大数据领域唯一的消息队列）
        flink（重点，实时计算的老大）
        hbase(会使用，了解底层原理)
        druid(会用)

大数据开发工程师：
    写代码为主，以java和scala为主。大数据开发分两类，第一类是编写hadoop、spark、flink的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发，如对开源框架的扩展开发，数据中台的开发。
    需要掌握的知识：
        java和scala
        linux
        hadoop
        hive
        spark
        kafaka
        flink
        hbase

ETL工程师：
    ETL是抽象转换加载，ETL工程师是对接业务和数据的交接点，所需要处理上下游的关系，对上游需要和业务系统的人打交道，要对业务系统比较熟悉；对下游需要和数据开发工程师打交道，将准备好的数据（数据的清洗、整理、融合）交给下游的数据开发和数据科学家
    需要掌握的知识：
        java和python
        shell脚本（熟悉）
        linux（基本使用）
        kettle（需要掌握）
        sqoop
        flume
        mysql
        hive
        hafs
        oozie(任务调度框架会使用一个即可)

数据分析工程师：
    数据工程师准备好数据维护好数仓，就到数据分析师了，根据业务分析结论制定业务策略或者建立模型，创造新的业务价值并支持业务高效运转。数据分析师在后期分为数据爬虫、数据挖掘和算法工程师三个分支。
    需要掌握的知识：
        数学知识（数据分析师的基础知识如统计学、线性代数）
        编程语言python、R语言
        分析工具（Excel是必须的，还要Tableau可视化工具）
        数据敏感性