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。

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20200605A0HDVU00?refer=cp_1026
  • 腾讯「云+社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券