大数据工程师要求：大数据工程师需要掌握哪些技能

大数据行业的火爆，已经是众所周知的事实了。大家在关注行业发展的同时，也会思考，大数据这么火，我们想要进入其中发展需要掌握哪些技能呢。今天，我们就主要来聊聊大数据工程师要求的相关内容。

大数据工程师，其实是大数据开发对应的主要职位之一，一般来说对于技术水平的要求还是比较高的，不是说想做就能做的。很多想要通过转行进入大数据行业发展的朋友们，如果不具备相关基础，在入门上就是需要花费一定的功夫的。


本质上来说，大数据具有数据来源广；数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件等）；数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）；数据增长速度快等特征，这也意味着大数据的发展还有很多价值有待开发。

从大数据开发的角度来说，想要从事大数据工程师，要求还是比较高的，大数据需要的技能包括——

Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

大数据必须掌握的技术——

Java高级(虚拟机、并发)、Linux基本操作、Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn）、HBase（JavaAPI操作+Phoenix）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark(Core+sparksql+Spark streaming）、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

根据大数据工程师要求，大数据学习路线也就基本清楚了。从Linux、Java、Zookeeper等大数据基础学习，到Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python大数据技术学习，再到Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大数据工具学习，逐步深入进阶。

关于大数据工程师要求，相信大家看完以上的内容是能够有一个初步的了解了。大数据行业在快速发展中，大数据技术技能也在不断更新中，想要在大数据行业立足发展，那么先提升自己的技术才是关键。成都加米谷大数据学院，大数据开发培训班火热招生中，详情咨询客服！