大数据工程师主要干啥？技能要求高吗

在行业的发展当中，新技术的出现，必然会在一段时间内引起追捧，然后经过实际业务的验证，有价值就会得到重视，没有价值就会被抛弃。以大数据来说，作为新技术备受追捧，而价值也得到验证。今天我们主要来聊聊，大数据工程师主要干啥？技能要求高吗？

大数据是最近几年来发展最快的行业之一，而且迅速变成主流，有大量的职业缺口和需求。国外的FLAG（Facebook,Linkedin,Amazon和Google）以及国内的BAT互联网大厂，对于专业的大数据人才需求度都非常高。


大数据在越来越多的行业落地，大数据工程师在不同的行业，不同的企业当中，也呈现出不同的程度的需求。

于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。

正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换。

对大数据工程师的技能要求，从通用的角度上来说，至少需要满足以下几项：

1、利用Hadoop以及其他相关技术设计分布式系统

2、利用Pig和Spark创造能够在Hadoop集群上运算数据的脚本

3、利用HBase Cassandra和MongoDB来分析非关系型数据库

4、熟练掌握数据存储技术

5、利用Kafka Sqoop和Flume等技术将数据发布到Hadoop集群上

6、利用HDFS和MapReduce来存储分析大规模的数据

7、利用Hive和MySQL分析关系型数据

8、利用Drill Phoenix和Presto查询数据

9、理解YARN Tex Mesos Zookeeper Zepplin Hue和Oozie是如何管理Hadoop集群的

10、利用Spark Streaming Flink和Storm消耗流数据

关于大数据工程师主要干啥，技能要求高吗，以上就为大家做了简单的介绍了。大数据在快速发展当中，行业当中对大数据工程师的需求，从数量到质量，而在提升，想入行需要跟上最新技术趋势。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据工程师培训，本月正在招生中，课程大纲及预约试听，可联系客服了解！