大數據工程師技能圖譜

1. 大數據運維工程師需要的技能

大數據運維工程師需要的技能有：具備一定的伺服器知識、有提供方案的能力、需要對數據具有高度的敏感性、需要掌握一些腳本語言。

大數據運維工程師的主要職責：

1、承擔團隊的日常管理，如值班安排、工作分配、日常考評等。

2、組織制訂、完善與本部門相關的管理制度、標准操作手冊 SOP維護操作MOP和應急預案等。

3、組織制定中心基礎設施保養計劃，做好相關計劃的實現、控制及優化工作。

4、審核、報批、組織實施各類變更申請、事報告工作，做好相關應昌蘆急工作的指揮與處理。耐培帶

5、組織開展數據中心基礎設施運行維護相關培訓、訓練與演練。

6、協助商務部與外包服務商洽談相關維護服務合同，監督服務實施並要求進行審核與考評，確保相關基礎設施的穩定運行。

7、負責數據中心基礎設施資源統計、容量預警工作，做好每月用水用電統計、PUE統計與分析。

8、配合數據中心進駐客戶的場地選址、平面布局、改造實施、進駐管理等支持協調工作。

9、基礎設施月報、環境報告的編寫和提交。

10、數據中心基礎設施的持續優化和改善。

11、負責上級主管領導交辦的其它工作。

2. 大數據開發工程師需要具備哪些技能

大數據開發工程師需要具備的技能如下：

簡單來說，大數據工茄毀程師需要負責創建和維護數據分析基礎架構，包括大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如資料庫和大數據處理系統。另外，還負責大數據工程師還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。

1、大數據架構工具與組件

企業大數據框架的搭建，多是選擇基於開源技術框架來實現的，這其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink為主的一系列組件框架，及其生態圈組件。

4、基於Hadoop的分析(HBase，Hive，MapRece等)

對基於Apache Hadoop的數據處理框架，需要有深入的了解，至少HBase，Hive和MapRece的知識存儲是必需的。

5、編碼

編碼與開發能力是作為大數據工程師的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三門語言慶團，這在大數據當中非常關鍵。

3. 大數據工程師是做什麼的 需要掌握哪些技能

大數據工程師需要負責創建和祥和維護數據分析基礎架構，包括大數據架構的開發、構建、維護和測試等，還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。

大數據工程師做哪些工作

大數據工程師可以做大數據開發工作，開發，建設，測試和維護架構，負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。

大數據工程師可以做數據分析工作，收集，處理和執行統計數據分析，運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。

大數據工程師可以做數據挖掘工作，數據建模、機器學習和演算法實現喚絕搏，商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等，需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。

大數據工程師可以做資料庫開發及管理工作，設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。

大數據工程師需要學什麼

1、計算機編碼能力：實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師必須要掌握的能力，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的信息中提取有用數據呢，這就需要大數據工程師來做。

2、.大數據架構工具與組件：企業大數據框架的搭建，多是選擇基於開源技術框架來實現的，這其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink為主的一系列組件框架，及其生態圈組件。

3、數據倉庫和ETL工具：數據倉庫和ETL能力對於大數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。

4、編程語言：編碼與開發能力是宏罩大數據工程師的必備技能，要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言。

4. 大數據開發工程師需掌握哪些技能

一、數倉開發

1，Java是必問的，不過問的不深，把Javase部分吃透，足以應付Java部分的面試。

2，Hadoop生態，Yarn、Zookeeper、HDFS這些底層原理要懂，面試經常被問。

3，Maprece的shuffle過程這個也是面試被常問的。

4，Hbase和HIve，搞大數據這些不懂真的說不過去。

5，Mysql、Oracle和Postgres資料庫操作要回，Sql要會寫。

6，linux操作系統，這個簡單得命令必須要懂，會寫shell腳本更好了。

7，Kettle或Sqoop這種數據處理工具至少要會一個。

8，數據倉庫建模、數據模型的問題。

二、技術方面

1，SparkSql和SparkStreaming，底層原理、內核、提交任務的過程等等，盡量深入內幕，這個經常會跟MapRece作比較的。當然也要了解Storm和Flink，Flink這個建議要學會，以後用處會越來越廣。

2，Redis、Kafka、ElasticSearch這些都得懂原理，深入了解，會使用，會操作，會調優。

3，impala和kylin這些盡量也要了解會用。

4，Python這個要是有能力，有精力，建議也要往深處學習，我目前正在自學中。

5，集群的問題，包括一些簡單的運維知識。

6，大數據數據傾斜的問題，包括Spark JVM內存調優問題等等。

關於大數據開發工程師需掌握哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

5. 大數據開發工程師需要具備哪些技能

大數據開發工程師需要具備三方面的知識結構，包括大數據基礎知識、大數據平台知識和大數據場景知識。那麼其每一個方面又都需要具備哪一些技能呢？且看小編細細分解。

大數據基礎知識包括三個主要方面的內容，分別是數學基礎、統計學基礎和計算機基礎。數學基礎是大數據從業者重要的基礎，因為大數據的核心是演算法設計，而數學是演算法設計的基礎。統計學基礎知識也是大數據從業者必須掌握的內容，包括基本的統計方法、繪制方法、統計演算法等內容。計算機基礎則包括操作系統(Linux)、計算機網路、數據結構、演算法設計、資料庫等內容。
大數據平台知識需要學習Hadoop、Spark相關內容，包括Hadoop Common、HDFS、MapRece、Hive、Pig等一些列內容。從事大數據平台的開發需要掌握Python、Java、Scala、R等編程語言，每個語言都有相應的開發場景。
大數據場景知識要結合具體的行業，包括教育大數據、金融大數據、交通大數據、醫療大數據等，場景大數據分析是目前大數據領域的重要應用。
綜上所述，小編從大數據開發工程師需要具備的三方面入手，將大數據基礎知識、大數據平台知識和大數據場景知識這三方面內容進行分析，希望可以更好的幫助到大家。