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成都大数据开发培训分享大数据工程师的日常工作是做什么?

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2019-01-07 10:29:42

有小伙伴问:大数据工程师的日常工作都是做什么呢?今天我们来看看2位小前辈的回答,希望对你如何有所帮助。大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。...

  成都大数据开发培训分享大数据工程师的日常工作是做什么?

  有小伙伴问:大数据工程师的日常工作都是做什么呢?今天我们来看看2位小前辈的回答,希望对你如何有所帮助。

  01大数据开发工作

  大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。

  从数据上游到数据下游,大致可以分为:

  数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面

  工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。

  具体说说吧:

  数据采集:

  业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志,可以用Flume监控接收这些分散的日志,实现分散日志的聚合,即采集。

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  数据清洗:

  原始的日志,数据是千奇百怪的

  1.一些字段可能会有异常取值,即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据,需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。

  2.一些日志的字段信息可能是多余的,下游不需要使用到这些字段做分析,同时也为了节省存储开销,需要删除这些多余的字段信息。

  3.一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息,需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓,名字用'*'字符替换。

  数据存储:

  清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive),供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高,则可以把日志记录入到kafka。

  数据分析统计:

  数据分析是数据流的下游,消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据,简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计,复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。

  数据可视化:

  用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据~

  当然,大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护,也可能是大数据工程师工作内容的一部分喔~

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  02日常安排

  上午:打卡,买早点,吃早点,看新闻,逛社区论坛灌水(不限于知乎、GitHub、维基等)

  中午:吃中饭顺便遛弯,睡午觉,发呆

  下午:觉得工作量不饱和开始码几行代码,顺便翻几页论文,点餐

  晚上:在公司吃晚饭,看心情加不加班

  当然啦,有些专业术语你也许还一头雾水,但是大数据无疑是现在最高薪的岗位之一,选择大数据就是选择了未来。

  如果你是0基础也不怕,我们的课程就是从零基础开始的,想拥有自己的一技之长的话,就赶紧学起来吧。

(责任编辑:范老师)
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