大数据工程师是什么岗位有哪些技能要求呢(大数据工程师是干什么)

导语：大数据工程师是什么岗位，有哪些技能要求

大数据工程师，作为大数据现阶段发展的主要支撑人才，无疑是受到重视的，这一点表现在企业给出的薪酬待遇上，企业为了专业的人才，愿意付出极高的成本。那么想要成为企业需求的大数据工程师，需要做到哪些呢？

大数据里面的角色

1、大数据工程

大数据工程需要解决数据的定义、收集、计算与保存的工作，因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题；

2、大数据分析

大数据分析角色定位于如何利用数据——即从大数据工程系统中接收到数据之后如何为企业或组织提供有产出的数据分析，并且确实能够帮助到公司进行业务改善或提升服务水平，首要解决的问题是发现并利用数据的价值。

这两类角色相互依存但又独立运作，大数据工程角色需要考虑数据的收集、计算(或是处理)和保存；大数据分析角色则是执行数据的高级计算。

大数据的整个数据处理流程，从最初的数据采集、数据挖掘到中期的数据清洗、数据处理，到后续的大数据应用，其中涉及到的工作量是非常大的。

这也是为什么大数据工程师在不同的公司有不同的职位要求，并且按照各自内容的不同，给予不同的头衔。大数据工程师职位要求，根据各自的工作内容方向不同，是有着一定的差别的。

对于大数据工程，对应的工作岗位是大数据工程师，大数据工程师要掌握这些技能：

linux基础

因为大数据体系，基本都是开源软件，这些开源软件都是在开源的linux系统上运行的

一门JVM系语言

当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，推荐大家学习Java或Scala

计算处理框架

严格来说，这分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习。如果要学习大数据工程，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式处理框架：Kafka Streams。建议学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个

分布式存储框架

Hadoop的MapReduce、HDFS

资源调度框架

Hadoop的YARN，不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群

分布式协调框架

有一些通用的功能在主流大数据分布式框架中都需要实现，Apache Zookeeper，学习大数据分布式协调框架不能少

列式存储数据库

典型的列式存储数据库是HBASE

消息队列

Apache Kafka，Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念，几乎所有大数据招聘简历都要求会Kafka

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。

大数据工程师需求的能力，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助，更容易获得企业青睐。

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