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成都大数据开发工程师工作内容有哪些?达内毕业能不能胜任

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2019-04-04 11:13:48

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万,越来越多人加入到大数据培训,都希望在大数据培训机构中学习最前...

  据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万,越来越多人加入到大数据培训,都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识,找一份不错的工作。

  今天达妹就带大家了解一下大数据开发工程师的工作内容,以及成为大数据工程师所需要学的技术。

成都大数据开发工程师工作内容有哪些

  大数据开发工作内容

  大数据开发工程师主要负责的工作有以下内容:

  1. 负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等工作;

  2. 主要从事网络日志的大数据分析工作,包括:网络日志的数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发;

  3. 负责网络安全业务主题建模等工作。

  学习大数据开发技术的话,报班学习无疑是最快速和高效的途径。

  学哪些技术?

  那么,大数据都需要学些什么技术呢?

  首先,需要学习Java基础。很多人好奇学习大数据需不需要学Java,正确答案是需要。

  一方面Java是目前使用最为广泛的编程语言,它具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发,例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas,因此学习Hadoop的一个首要条件,就是掌握Java语言编程。

  其次,需要学习是Linux系统、Hadoop生态体系。大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的,所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台,是一个大数据的基础架构,它能搭建大型数据仓库,PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段,你必须要掌握Hadoop的核心组件,包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapReduce。

  再次,需要学习是分布式计算框架Spark&Storm生态体系。随着学习的深入,在具备一定的基础之后,你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。

  Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面,都有着极大的优越性,可以对大数据进行综合处理:实时数据流处理、批处理和交互式查询。

  当然,学习以上知识的同时,你还需要学习一些Python知识。因为互联网更迭迅速,新兴技术之间也互为促进,目前人工智能火爆,想要成为顺应市场需求的人才,在学好大数据技术之余,你还需要掌握一些Python技能。

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(责任编辑:徐老师)
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