随着数据时代的来临,大数据开发工程师成为炙手可热的岗位,市场出现供不应求现象,它的高薪待遇也吸引了很多同学,如何成为一名大数据开发工程师呢?需要掌握什么样的技能,这是我们今天来讨论的话题!

大数据开发工程师主要会用到Java编程语言,对Java语言基础语法、OOP编程、多线程及网络编程、MySQL数据库、Maven项目管理等要有一定的学习与理解,训练掌握大数据必备的基本编码能力,也为后续学习大数据分析或是推荐系统等高级的内容打下坚实基础。

Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等,是大数据工程师最喜欢的编程工具

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令。

Hadoop是大数据开发的重要框架,其核心是HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce为海量的数据提供了计算,因此,需要重点掌握,除此之外,还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,十分适合数据仓库的统计分析。

Avro与Protobuf均是数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型,十分适合做数据存储。

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等,在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

HBase适合于非结构化数据存储的数据库,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎,大数据开发需掌握其原理和使用方法。

Redis是一个key-value存储系统,其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足。

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。

大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时,再使用SSM进行整合操作。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。

大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的,想要学好Spark框架,拥有Scala基础是必不可少的。

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求。

Azkaban是一个批量工作流任务调度器,可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程,可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度。

从市场上来看,对于大数据工程师的岗位职责大致为负责大数据平台的搭建、负责基于Impala、Spark等主流分布式计算框架进行相关大数据分析功能开发、负责Hadoop平台相关功能组件(如:Flume、Sqoop)的配置及开发工作、协助大数据分析工程师对数据进行分析等相关内容,薪酬平均达到22080元,其中30k—50k人数所占比例高达百分之50,这也侧面说明了大数据开发工程师的高薪的真实性。

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