大数据工程师技能图谱

1. 大数据运维工程师需要的技能

大数据运维工程师需要的技能有：具备一定的服务器知识、有提供方案的能力、需要对数据具有高度的敏感性、需要掌握一些脚本语言。

大数据运维工程师的主要职责：

1、承担团队的日常管理，如值班安排、工作分配、日常考评等。

2、组织制订、完善与本部门相关的管理制度、标准操作手册 SOP维护操作MOP和应急预案等。

3、组织制定中心基础设施保养计划，做好相关计划的实现、控制及优化工作。

4、审核、报批、组织实施各类变更申请、事报告工作，做好相关应昌芦急工作的指挥与处理。耐培带

5、组织开展数据中心基础设施运行维护相关培训、训练与演练。

6、协助商务部与外包服务商洽谈相关维护服务合同，监督服务实施并要求进行审核与考评，确保相关基础设施的稳定运行。

7、负责数据中心基础设施资源统计、容量预警工作，做好每月用水用电统计、PUE统计与分析。

8、配合数据中心进驻客户的场地选址、平面布局、改造实施、进驻管理等支持协调工作。

9、基础设施月报、环境报告的编写和提交。

10、数据中心基础设施的持续优化和改善。

11、负责上级主管领导交办的其它工作。

2. 大数据开发工程师需要具备哪些技能

大数据开发工程师需要具备的技能如下：

简单来说，大数据工茄毁程师需要负责创建和维护数据分析基础架构，包括大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。另外，还负责大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。

1、大数据架构工具与组件

企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。

4、基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapRece等)

对基于Apache Hadoop的数据处理框架，需要有深入的了解，至少HBase，Hive和MapRece的知识存储是必需的。

5、编码

编码与开发能力是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言庆团，这在大数据当中非常关键。

3. 大数据工程师是做什么的 需要掌握哪些技能

大数据工程师需要负责创建和祥和维护数据分析基础架构，包括大数据架构的开发、构建、维护和测试等，还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。

大数据工程师做哪些工作

大数据工程师可以做大数据开发工作，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。

大数据工程师可以做数据分析工作，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。

大数据工程师可以做数据挖掘工作，数据建模、机器学习和算法实现唤绝搏，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。

大数据工程师可以做数据库开发及管理工作，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。

大数据工程师需要学什么

1、计算机编码能力：实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师必须要掌握的能力，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的信息中提取有用数据呢，这就需要大数据工程师来做。

2、.大数据架构工具与组件：企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。

3、数据仓库和ETL工具：数据仓库和ETL能力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工具，比如StitchData或Segment都非常有用。

4、编程语言：编码与开发能力是宏罩大数据工程师的必备技能，要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言。

4. 大数据开发工程师需掌握哪些技能

一、数仓开发

1，Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。

2，Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。

3，Maprece的shuffle过程这个也是面试被常问的。

4，Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。

5，Mysql、Oracle和Postgres数据库操作要回，Sql要会写。

6，linux操作系统，这个简单得命令必须要懂，会写shell脚本更好了。

7，Kettle或Sqoop这种数据处理工具至少要会一个。

8，数据仓库建模、数据模型的问题。

二、技术方面

1，SparkSql和SparkStreaming，底层原理、内核、提交任务的过程等等，尽量深入内幕，这个经常会跟MapRece作比较的。当然也要了解Storm和Flink，Flink这个建议要学会，以后用处会越来越广。

2，Redis、Kafka、ElasticSearch这些都得懂原理，深入了解，会使用，会操作，会调优。

3，impala和kylin这些尽量也要了解会用。

4，Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。

5，集群的问题，包括一些简单的运维知识。

6，大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。

关于大数据开发工程师需掌握哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

5. 大数据开发工程师需要具备哪些技能

大数据开发工程师需要具备三方面的知识结构，包括大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识。那么其每一个方面又都需要具备哪一些技能呢？且看小编细细分解。

大数据基础知识包括三个主要方面的内容，分别是数学基础、统计学基础和计算机基础。数学基础是大数据从业者重要的基础，因为大数据的核心是算法设计，而数学是算法设计的基础。统计学基础知识也是大数据从业者必须掌握的内容，包括基本的统计方法、绘制方法、统计算法等内容。计算机基础则包括操作系统(Linux)、计算机网络、数据结构、算法设计、数据库等内容。
大数据平台知识需要学习Hadoop、Spark相关内容，包括Hadoop Common、HDFS、MapRece、Hive、Pig等一些列内容。从事大数据平台的开发需要掌握Python、Java、Scala、R等编程语言，每个语言都有相应的开发场景。
大数据场景知识要结合具体的行业，包括教育大数据、金融大数据、交通大数据、医疗大数据等，场景大数据分析是目前大数据领域的重要应用。
综上所述，小编从大数据开发工程师需要具备的三方面入手，将大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识这三方面内容进行分析，希望可以更好的帮助到大家。