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要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能?

时间:2019/10/09  点击量:
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  成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

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  1、 掌握至少一种数据库开发技术:Oracle、Teradata、DB2、Mysql等,灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理;

  2、 熟悉Linux系统常规shell处理命令,灵活运用shell做的文本处理和系统操作;

  3、 有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验,熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先,重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase;

  4、 熟练掌握一门或多门编程语言,并有大型项目建设经验者优先,重点考察Java、Python、Perl;

  5、 熟悉数据仓库领域知识和技能者优先,包括但不局限于:元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理;

  展开全部大数据时下热度不减,物联网、云计算、大数据、人工智能紧密相连。物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理,然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。

  大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。公司发展布局的需要催生出了一大批与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

  关于这个问题最终还是要落实到企业需求上。每家公司对大数据工作的要求不尽相同:有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。

  由于目前大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才—既要有高学历,同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。

  目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试大数据工程师职位。

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  国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关,且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才。

  展开全部1、HBase – Hadoop Database,HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

  2、Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

  4、Scala是一门多范式的编程语言,一种类似java的编程语言,设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。

  5、R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

  6、Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,Python是纯粹的自由软件,源代码和解释器CPython遵循GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

  7、ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

  8、Apache Hadoop YARN是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

  9、HDFS分布式文件系统被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。

  10、团队协作能力,大数据工程师往往是一个团队,它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色,共同完成从原始数据到商业价值的转换。

  11、对数据的好奇心,学历并不是最主要的因素,能有大规模处理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。如果你具备了以上的技能,那么你将成为一名优秀的大数据工程师,成为企业争抢的人才。

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