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大数据工程师一般用什么工具?

作者:张老师 浏览次数: 2020-08-27 18:38
大数据对专业人才的需求,不管是在岗位数量上,还是在技能要求上,都是在不断提升的。并且,随着大数据的继续发展,这些趋势还会表现得更加明显。针对初入行业的大数据开发者们,今天我们主要来讲讲,大数据工程师一般用什么工具?

大家对大数据工程师岗位的青睐,其实主要是来自于良好的薪资待遇和长期的职业成长。从行业发展来说,大数据工程师薪资基本都在1万以上,有几年工作经验的数据工程师,薪资平均在30万~50万元之间。

大数据工程师一般用什么工具

那么想成为一个合格的大数据工程师,一般要用什么工具,掌握什么技能呢?

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构,因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。主流的大数据技术框架,以Hadoop、Spark、Storm、Flink为代表。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要熟悉数据库管理系统,深入了解SQL至关重要。针对于各类数据的存储,要会选择合适的数据库解决方案。

键值存储类,如Redis、DynamoDB和Cosmos DB,只用于存储键值对,并提供检索与已知键相关联的值的基本功能。

宽列存储类,如Cassandra、Scylla和HBase,将数据存储在列族或表中,并用来为大型分布式系统管理PB级的数据量。

文档存储,如MongoDB和Couchbase,以XML或JSON格式存储数据,文档名称作为主键,文档内容作为值。

图形数据库,如Neo4J和Amazon Neptune等,将数据表示为相关联节点或对象的网络,以便于数据的可视化和图形化分析。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。

4.基于Hadoop的分析

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求,一般情况下HBase,Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

关于大数据工程师一般用什么工具,以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据工程师的工作,涉及到代码和编程,所以要求开发者们,一定要打好Java基础。加米谷大数据,成都大数据培训机构,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!
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