大数据工程师需要掌握哪些技术？有哪些基本工作要求？

如今，大数据的重要性已不再必要重提。在疫情期间，大数据还帮助我们共同克服困难。例如：使用舆论大数据来告知疫情情况，甚至国务院也使用大数据来分析每个人的地理位置以及他们在14天内访问过的地方。因此越来越多的人想要转行大数据岗位。那么大数据工程师需要掌握哪些技术？大数据开发有哪些有哪些基本工作要求？

　　大数据工程师需要掌握哪些技术？

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。

　　大数据开发有哪些有哪些基本工作要求？

　　1、大数据研发工程师

基本工作要求：有扎实的计算机理论基础；熟练Java、Python服务端编程，有良好的编码习惯；深入理解MapReduce，熟练使用Storm、Hadoop、Spark，并阅读部分源码；熟练使用HDFS、Hbase、Kafka、ElasticSearch、Solr；深入理解Lucene，ElasticSearch，Solr等。

　　2、大数据平台开发工程师

基本工作要求：扎实的数据结构及算法功底，优秀的工程实现能力；熟悉Linux开发环境，精通C/C++、Java；有storm/hadoop/spark/kafka/hbase等开源框架经验；有机器学习知识背景。

　　3、大数据架构师

基本工作要求：扎实的Java基础知识，5年以上的Java Spring研发和大型系统架构经验，熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉大数据领域的开源产品，清楚原理和机制；熟悉Hadoop/Hbase/MYSQL等数据存储产品使用和特性；有基于Kylin或Greenplum等平台应用研发经验。

综上所述，大数据工程师需要掌握哪些技术，以及大数据开发有哪些有哪些基本工作要求相信大家已经知晓了吧，想了解更多关于大数据的信息，请继续关注中培教育。