大数据工程师每天工作时间

理论上是8小时，但基本上都有加班。12~16小时都有可能。但是干的多，赚的多，一般是肯定的。

数据分析师是一个近几年来新兴的一个岗位，有人说，数据分析师是大部分时间围绕着的工作是满足业务的数据需求。业务人员既有普通运营，也有部门领导，基本有求必应。那么数据分析工程师每天都在做什么呢?日常工作有哪些?我们接着往下看。满足业务人员的需求也分淡旺季，旺季就是做月度汇报、年度汇报的时候，或者做促销活动、推广活动的时候。特别是业务人员要做汇报的时候，会疯狂call数据分析的，单身N年的手速这个时候用得上了。当然，淡季也不会闲着，还得做专题分析呀。得研究研究各领导拍脑门想到的数据需求：比如产品种类会不会太多，要不要精简一下，这个时候得去找数据支撑，比如80%的业绩产生于哪些产品，而长尾品又能产生多少业绩，再了解下竞争对手又是怎样的策略。再比如到了月末的时候，就得预测下一周期的业绩能完成多少，从哪块新业务增收多少，预计引流多少新用户获得多少收益，怎么拉升客单价从而增收多少收益，这时候顺便就把业务的kpi目标定下了。又比如突然有什么异常情况，日活的用户数持续下降了，那就得到业务各个环节里找原因。还比如某个业务环节存在问题没有攻破，如订单满足率还是不理想，就得四处扒拉数据去分析造成多少损失，主要是哪部分造成损失最多，还得想该如何用数据监控，责任方在哪，如何完善等······综上就是小编整理的数据分析工程师日常工作，希望可以帮您更好的理解这个岗位。

【导读】时至今日，相信大家对大数据工程师一点也不陌生，作为时下比较热门的高薪职业，很多人想转行做大数据工程师，那么你知道大数据工程师的日常工作做什么?工作强度大不大呢?为此小编整理了以下内容，一起来看看吧!

1， 写 SQL ：一般来说许多入职一两年的大数据工程师首要的工作就是写 SQL ;

2 ，为集群搭大数据环境(一般公司招大数据工程师环境都现已搭好了，公司内部会有现成的大数据途径);

3 ，维护大数据途径(这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作);

4， 数据搬家(有部分公司需求把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据搬家到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作);

5 ，运用搬家(有部分公司需求把运用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储进程程序或许SQL脚本搬家到大数据途径上，这个进程也是非常繁琐的工作，高度重复且杂乱)

6 ，数据收集(收集日志数据、文件数据、接口数据，这个触及到各种格式的转化，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash)

7， 数据处理

，离线数据处理(这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和首要点有点重复了)

，实时数据处理(这个触及到音讯部队，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 收集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理)

8 ，数据可视化(这个我司是用 Spring Boot 联接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts)

9 ，大数据途径开发(偏Java方向的，大约就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据途径这样，常见的是各种难用的 PaaS 途径)

10 ，数据中台开发(中台需求支撑接入各种数据源，把各种数据源清洗转化为可用的数据，然后再根据原始数据建立起宽表层，一般为了节省开发本钱和服务器资源，都是根据宽表层查询出业务数据)

11 ，建立数据仓库(这儿的数据仓库的建立不是指 Hive ，Hive 是建立数仓的东西，数仓建立一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其间DW是最重要的，它又能够分为DWD,DWM,DWS，这个层级仅仅逻辑上的概念，类似于把表名按照层级差异隔来的操作，分层的目的是防止开发数据运用的时分直接访问底层数据，能够减少资源，留意，减少资源开支是减少 内存 和 CPU 的开支，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么联络，分层能够使数据表的逻辑更加清楚，便当进一步的开发操作，假定分层没有做好会导致逻辑紊乱，新来的员工难以接手业务，跋涉公司的运营本钱，还有这个建数仓也分为建离线和实时的)

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据工程师的日常工作做什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于大数据工程师要求具备的能力，关注小编持续更新。

是的，你说甲方明天要个东西，你晚上不做也不行呀。很苦逼的。

IT行业都加班吧，加多少看情况和个人能力

大数据开发：

1、负责公司大数据产品/项目的后台研发；

2、负责技术预研，产品设计以及文档编写等工作；

3、参与大数据的数据治理和数据处理相关java开发工作；

4、参与海量数据处理，业务数据体系的设计、数据统计、分析及数据建模

大数据开发要处理大规模的数据，目前的各种技术在发展，高效的开发工具大大减轻了大数据开发工程师的工作负担，所以大数据开发工程师的工作虽然不是很轻松，但是也算不上很累，当然加班的情况还是存在的。

突然想起来，加米谷之前一个学大数据开发的学员说过一句话：现在这个社会做什么工作不需要加班呢？反正都是加班，不如选个工资高的加

做大数据开发工程师，加班是肯定会有的。所有的开发的岗位，都不是轻松的工作，不然也不会有那么高的薪资。如果想要拿高薪，也是需要对应的付出的。

【导读】时至今日，相信大家对大数据工程师一点也不陌生，作为时下比较热门的高薪职业，很多人想转行做大数据工程师，那么你知道大数据工程师的日常工作做什么?工作强度大不大呢?为此小编整理了以下内容，一起来看看吧!1， 写 SQL ：一般来说许多入职一两年的大数据工程师首要的工作就是写 SQL ;2 ，为集群搭大数据环境(一般公司招大数据工程师环境都现已搭好了，公司内部会有现成的大数据途径);3 ，维护大数据途径(这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作);4， 数据搬家(有部分公司需求把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据搬家到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作);5 ，运用搬家(有部分公司需求把运用从传统的数据库 Oracle、MySQL等数据库的存储进程程序或许SQL脚本搬家到大数据途径上，这个进程也是非常繁琐的工作，高度重复且杂乱)6 ，数据收集(收集日志数据、文件数据、接口数据，这个触及到各种格式的转化，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash)7， 数据处理 ，离线数据处理(这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和首要点有点重复了) ，实时数据处理(这个触及到音讯部队，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 收集到数据发给 Kafka 然后Spark 消费 Kafka 的数据进行处理)8 ，数据可视化(这个我司是用 Spring Boot 联接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts)9 ，大数据途径开发(偏Java方向的，大约就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据途径这样，常见的是各种难用的 PaaS 途径)10，数据中台开发(中台需求支撑接入各种数据源，把各种数据源清洗转化为可用的数据，然后再根据原始数据建立起宽表层，一般为了节省开发本钱和服务器资源，都是根据宽表层查询出业务数据)11 ，建立数据仓库(这儿的数据仓库的建立不是指 Hive ，Hive 是建立数仓的东西，数仓建立一般会分为三层 ODS、DW、DM层，其间DW是最重要的，它又能够分为DWD,DWM,DWS，这个层级仅仅逻辑上的概念，类似于把表名按照层级差异隔来的操作，分层的目的是防止开发数据运用的时分直接访问底层数据，能够减少资源，留意，减少资源开支是减少内存 和 CPU的开支，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么联络，分层能够使数据表的逻辑更加清楚，便当进一步的开发操作，假定分层没有做好会导致逻辑紊乱，新来的员工难以接手业务，跋涉公司的运营本钱，还有这个建数仓也分为建离线和实时的)以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据工程师的日常工作做什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于大数据工程师要求具备的能力，关注小编持续更新。