大数据工程师工作强度

大数据近年来越来越火，因为有了它，好像什么行业都能精准分析。但是，大数据本身的发展却很少有人分析。近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》，首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题，全面呈现了出来。用大数据来了解大数据这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据来了解大数据。北京、广东、上海大数据发展位居前三报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”产业落后是地方大数据发展的突出短板具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”人才短缺问题日益突出报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”发展大数据要谨防人才“眼高手低”大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面；比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。

大数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。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、负责公司大数据平台产品的技术工作，包括需求分析、架构设计、研发、以及性能分析工作；

2、负责整体提升Hadoop集群的高可用性、高性能、高扩展特性，已有的大数据平台架构的维护工作；

3、负责海量数据的导入优化工作；

4、整理和完善各类文档。

大数据工程师需要具有良好的沟通能力、优秀的分析问题和问题解决能力；具备强烈的进取心和团队合作精神；具备数据库系统的基本理论知识。

1、linux

大数据集群主要建立在linux操作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。而这部分的内容是大家在学习大数据中必须要学习的，只有学好Linux才能在工作中更加的得心应手。

2、Hadoop

我觉的大家听过大数据就一定会听过hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用maprebaice对数据进行处理。

3、Java

只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。

【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。

1 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 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已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）3 维护大数据平台（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 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，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，其实和第一点有点重复了） 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 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 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）9 大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）总之就是离不开写 SQL ...

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。