大数据分析师培训基本课程：大数据分析师技术要求

大数据发展，行业对于大数据价值的重视程度也与日俱增，而要实现大数据价值的变现，尤其需要专业的大数据分析师的帮助。看好大数据分析岗位的发展前景，也不乏有人想培训转行做大数据分析，今天的大数据分析师培训基本课程分享，我们来聊聊大数据分析师技术要求。

大数据分析师的工作，其实归纳起来，就是通过各种数据分析工具和数据分析方法，将海量数据当中的价值信息挖掘出来，用以支持企业决策。


企业在招聘大数据分析师的时候，比较看重的能力是大数据分析技能的掌握程度——

通常要求要熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理等。

接下来我们来系统地总结一下从事大数据分析工作的技术能力要求：

首先，主流的数据分析处理框架，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式框架，是需要牢牢掌握的。

Hadoop的生态系统，主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心组件构成，另外还包括Sqoop、Flume、Mahout、Ambari等功能组件。Hadoop主要的应用场景，集中在大批量离线处理上。

随着大数据的发展，基于业务对实时数据处理的需求，又产生了支持在线处理的Storm、 Impala、支持迭代计算的Spark等。

Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，属于流处理平台，多用于实时计算并更新数据库，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。

Impala是由Cloudera开发，一个开源的Massively Parallel Processing(MPP)查询引擎。可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查询。

Spark是通用的数据分析集群计算框架，用于构建大规模、低延时的数据分析应用，建立于HDFS之上。Spark支持多种计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)以及图计算(GraphX)等。

关于大数据分析师培训基本课程，大数据分析师技术要求，以上就是一个简单的介绍了。大数据分析正在日益受到企业的重视，企业的重视，将使得大数据分析师们获得更好的发展机遇。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析零基础班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！