大数据工程师技术要求有哪些？

大数据的兴起，带来了新的就业机会，掌握专业技能的大数据人才，备受行业欢迎。大数据的从业人员，可以统称为大数据工程师，但是具体到不同的岗位上，所需要掌握的专业技能是不同的。今天我们来聊聊大数据工程师技术要求。

大数据工程师需要掌握的技术包括数据采集技术、数据预处理技术、大数据存储和管理技术、大数据计算引擎等。

1、数据采集技术

数据采集主要通过Web、应用、传感器等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化数据，难点在于采集量大且数据类型繁多。采集网络数据可以通过网络爬虫或API的方式来获取。

对于系统管理员来说，系统日志对于管理有重要的意义，很多互联网企业都有自己的海量数据收集工具，用于系统日志的收集，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，如Hadoop的Chukwa、Flume，Facebook的Scribe等。

2、数据预处理技术

大数据的预处理包括对数据的抽取和清洗等方面，数据抽取过程可以将数据转化为单一的或者便于处理的数据结构（常用的数据抽取工具infa）。数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，可以将数据集中的残缺数据、错误数据和重复数据筛选出来并丢弃。

3、大数据存储和管理技术

实现对结构化、半结构化、非结构化海量数据的存储与管理，可以综合利用分布式文件系统、数据仓库、关系型数据库、非关系型数据库等技术。

4、大数据计算引擎

批处理模式：一堆数据一起做批量处理，不能满足实时性要求，如MapReduce，Spark。

流计算：针对流数据（日志流、用户点击流）的实时计算，需要实时处理。只能用流计算框架做，流计算代表产品：S4+Storm+Flume。

图计算：MapReduce也能处理，但效率不高。代表软件：Google Pregel。

查询分析计算：交互式查询，要求实时性高。代表产品：Google Dremel、Hive、Cassandra、Impala。

关于大数据工程师技术要求，以上就是简单的入门介绍了。大数据技术是大数据工程师们的核心技能，技术的深度和广度决定了未来的发展高度。