大数据开发工程师是做什么的？岗位要求高吗？_大数据开发主要是做什么呢

大数据开发工程师是做什么的？岗位要求高吗？大数据开发工程师要负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发、平台建设及维护等工作内容。熟练掌握数据仓库、hadoop生态体系、计算及二次开发、大数据平台工具的开发：开发平台、调度系统、元数据平台等工具，该岗位对于技术要求较高。

大数据开发工程师的岗位要求有哪些：

1、本科以上学历，计算机相关专业，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验
　　2、熟悉HiveSQL语言，熟悉shell, python等脚本语言
　　3、有hadoop、spark、flink等大数据平台的使用经验
　　4、有数据仓库建设、商业数据分析、增长项目经验
　　5、java/scala至少熟练使用一种
　　6、熟练掌握Hadoop及Map-Reduce应用开发，熟练掌握HBase、Hive、Storm、spark等大数据开发工具
　　7、熟悉至少一种实时计算引擎 Storm,SparkStreaming, Flink, 对hadoop生态其他组件有一定了解，比如 HBase， hadoop, Hive, Druid等
　　熟悉Hadoop/Spark/Hive/HBase等大数据工具，主导过大型数据平台建设者优先；
　　9、精通SQL，熟悉常用的关系型数据库、非关系性数据库和数据仓库，具有SQL性能优化经验；
　　9、了解微服务开发理念、实现技术，熟悉常见设计模式，熟练掌握SSH开发框架，熟练进行Java、Python代码编写，熟悉多线程编程
　　10、有Hadoop/Hive/Spark/Storm/Zookeeper 等相关开发经验或从事分布式相关系统的开发工作
　　11、熟悉Linux/Unix系统和丰富的Java开发经验
　　12、3年以上企业级数据仓库开发经验，有大规模集群应用开发经验优先
　　13、熟悉数据仓库理论，具备复杂业务需求梳理能力
　　14、熟练SQL开发，精通Mysql等关系型数据库
　　15、熟悉Linux系统，具备shell、python等脚本开发能力者优先
　　16、学习能力强，喜欢研究开源新技术，有团队观念，具备独立解决问题的能力，具备扎实的计算机理论基础, 对数据结构及算法有较强的功底

看到这些要求是不是吓一跳？别慌，小编综合了多家大型互联网公司的招聘要求进行一个罗列，供大家参考了解，不同的公司对于技术的侧重点不尽相同

大数据开发工程师岗位核心职责（需要做什么）：
　　1、大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台的搭建与优化；
　　2、基于大数据平台(Hadoop)的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具，数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维，以及多租户与权限控制策略的实现；
　　3、研发基于大数据平台的数据仓库平台产品；
　　4、参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行。
　　5、利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作。
　　6、推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。

大数据开发工程师需要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识：数学基础、统计学基础和计算机基础。数学基础是大数据从业者重要的基础，因为大数据的核心是算法设计，而数学是算法设计的基础。统计学基础知识也是大数据从业者必须掌握的内容，包括基本的统计方法、绘制方法、统计算法等内容。计算机基础则包括操作系统（Linux）、计算机网络、数据结构、算法设计、数据库等内容。

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。基本上成为数据“构建者”是一个激动人心的时刻，如果你喜欢使用新工具并且可以跳出关系数据库的框框思考，那么你将处于帮助公司适应该行业需求的主要位置。

随着国家战略支持和大数据技术的快速发展，大数据的应用场景在不断的深入，产生的影响也在不断的加大。未来几十年将由大数据驱动，大数据在促进各个领域发展的同时，也将需要更多的相关性人才。0基础学习大数据的难度是有的，但并不代表你无法实现快速的转型，选择一个合适的学习路线图学习也是可以的~

第一阶段：大数据开发入门

1、MySQL数据库及SQL语法

MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。

2、Kettle与BI工具

Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。

3、Python与数据库交互

实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”

第二阶段：大数据核心基础

1、Linux

Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。

2、Hadoop基础

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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

3、大数据开发Hive基础

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

第三阶段：千亿级数仓技术

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以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

第四阶段：PB内存计算

1、Python编程基础+进阶

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Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

2、Spark技术栈

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Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

3、大数据Flink技术栈

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。

4.Spark离线数仓工业项目实战

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。