成为大数据开发工程师要学习什么?

1. 成为大数据开发工程师要学习什么?

1、需要学习Java基础
很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。一方面Java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 
ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。
2、需要学习是Linux系统、Hadoop生态体系
大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台，是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段，你必须要掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapReduce。
3、需要学习是分布式计算框架Spark&Storm生态体系
随着学习的深入，在具备一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。

2. 想成为大数据开发工程师有哪些要求？

1：大数据工程师看的是个人能力有多强，跟公司的需求是否相匹配。学历并不是很重要的，能有大规模处理

2：大数据工程师需要有着很强的逻辑分析能力。一个公司里边大数据会有很多，方方面面的数据都可能被拿到手。而大数据工程师就需要很强的逻辑数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。分析能力，从中找出那些是对公司发展最为重要的，那些是不重要的。

3：大数据工程师要有着很强的沟通能力。大数据工程师的工作不管是跟技术部门还是非技术部门都是需要加强联系的，需要跟同事或者领导来不断沟通，才能达到工作效率最大化。

4：大数据工程师需要很强的学习能力。人只要具备很强的学习能力，才能在很短的时间内来适应自己的角色，也可以胜任很多个职位。这样来说的大数据工程师无疑才是最为成功的。

5：大数据工程师要具有很强的计算机编码能力。作为大数据工程师的一些必备因素就是实际开发能力和大规模的数据处理能力。现在社交网络上的无意义信息太多，这就需要我们大数据工程师来亲自挖掘，找出里边最有用的东西。当然有些公司的大数据工程师是以商业分析为主的，但是计算机处理大数据的方式也是必备的技能。
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3. 大数据开发工程师有哪些岗位?

1、大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。


2、数据分析师：收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。


3、数据挖掘工程师：数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。


4、数据架构师：需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。


5、数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。


6、数据库管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。


7、数据科学家：数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。


8、数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

4. 大数据测试工程师需要具备哪些技能?

1、测试基本知识
想成为大数据测试工程师之前，有些测试必备的技能，比如软件测试执行提出了我们开展软件测试的执行活动所需要涉及的执行过程以及相关策略;同时了解常用德测试活动中的经验之谈，理论知识的梳理和基本的测试技巧掌握。
2、Linux及环境搭建 、Docker容器实现分布式虚拟化技巧
一个成熟的数据从业者应该懂得灵活的运用数据寻找，获取，安装，Debug，分享，团队合作，Linux是知名的开源系统，在这个系统下环境的配置将变得非常容易和透明。Linux操作系统作为常见的底层操作系统，在软件开发、软件测试过程中都会经常接触和使用，很多企业的服务器都是Linux环境的，对于测试人员而言，也都会掌握相应的Linux命令。
3、SQL和数据库相关的技能
数据库是另外一个比较重要的部分，想象一下你不可能一直使用Excel去处理数据，毕竟超过十万行的数据用Excel就比较吃力了。这个时候SQL就是必须要用的，可以说这个是一个核心技能。有的人可能会说SQL非常简单，但是当你实际应用的时候你会发现你在学校学的那些简单Query完全就跟不上需求了。
4、 Python/java语言
先说一下Python， Python是一种万能的语言，适用性非常强，除了数据分析还能够做很多的事情，比如编写程序，网站开发，深度学习等等。如果你决定使用Python，那么你需要了解的点主要是各种包的搜索和调用，函数的编写和嵌套，数据类型的把握(list, tuple, series, dict)，条件判断，循环迭代等等。
5、性能测试、框架开发的技能掌握
这个也是成为大数据测试工程师前，你必须要掌握得部分。在了解性能测试各方面的知识和经验的同时，培养自己的独立思考和解决问题的能力，掌握软件性能测试核心技术、工具使用以及项目实战技巧。

5. 大数据开发工程师需具备哪些能力?

1、熟练精通至少一门编程语言
掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。
2、掌握Linux操作系统
百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。
3、掌握大数据主流框架及组件
主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。
软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。

6. 成为大数据开发工程师有哪些要求?

1、熟练精通至少一门编程语言
掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。
2、掌握Linux操作系统
百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。
3、掌握大数据主流框架及组件
主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。
软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。

7. 大数据开发工程师有哪些要求?

1、熟练精通至少一门编程语言
掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。
2、掌握Linux操作系统
百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。
3、掌握大数据主流框架及组件
主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。
软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。

8. 大数据工程师要具备哪些技术?

 1.大数据架构东西与组件
企业大数据结构的搭建，多是挑选根据开源技能结构来实现的，这其中就包含Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件结构，及其生态圈组件。
2.深化了解SQL和其它数据库解决方案
大数据工程师需要了解数据库办理体系，深化了解SQL。相同其它数据库解决方案，例如Cassandra或MangoDB也须了解，由于不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。
3.数据仓库和ETL东西
数据仓库和ETL才能对于大数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL东西，比方StitchData或Segment都十分有用。
4.根据Hadoop的剖析
对根据Apache Hadoop的数据处理结构，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。
5.编码
编码与开发才能是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中十分关键。