从事大数据工作辛苦吗？大数据工作压力大吗

大数据工作的高薪一遍遍刷新着大家对大数据工作的期待值，很多人看到大数据行业的高薪，深受吸引的同时，却也担心工作辛苦、工作压力大等等相关的问题。那么事实情况到底如何呢，从事大数据工作辛苦吗，大数据工作压力大吗，下面我们来详细了解一下。

在大数据价值愈发被重视的今天，各行各业都在基于自己的业务开展大数据，希望能够抓住大数据的风口机遇，在行业发展的竞争当中，占据优势的地位。这就为大数据人才提供了更多的职业发展机会，尤其是大数据高端专业人才，在就业市场上可谓是供不应求。


从事大数据工作辛苦吗，这个问题的答案不能一概而论，我们都知道的是，相对于其他很多行业来说，互联网程序员无疑是工作压力要大得多的，但是为什么还是有那么多的人愿意做呢，很简单，因为薪资客观。

大数据工作也是同样如此，工作相对其他一些行业是比较辛苦一点，但是获得的薪资报酬也是秒杀很多同行的，天上不会掉馅饼，想要获得高薪报酬，那么付出相对应的劳动也是必须的。

目前，从事大数据工作，主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才，这三者分别对应的是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

相对于大数据开发来说，数据分析其实工作压力要小一些，但是也是相对而言。大数据开发，是大数据行业的主要需求职位，根据不同的工作内容有不同的工作头衔称谓。

ETL研发工程师：主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

Hadoop开发工程师：掌握目前主流Linux操作系统（ubuntu/centos/redhat）的配置、管理及优化，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题，如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

可视化工具开发工程师：可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

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