如今，大數據的重要性已不再必要重提。在疫情期間，大數據還幫助我們共同克服困難。例如：使用輿論大數據來告知疫情情況，甚至國務院也使用大數據來分析每個人的地理位置以及他們在14天內訪問過的地方。因此越來越多的人想要轉行大數據崗位。那么大數據工程師需要掌握哪些技術？大數據開發有哪些有哪些基本工作要求？

　　大數據工程師需要掌握哪些技術？

大數據工程師需要掌握的技術包括數據采集技術、數據預處理技術、大數據存儲和管理技術、大數據計算引擎等。

　　1、數據采集技術

數據采集主要通過Web、應用、傳感器等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化數據，難點在于采集量大且數據類型繁多。采集網絡數據可以通過網絡爬蟲或API的方式來獲取。

對于系統管理員來說，系統日志對于管理有重要的意義，很多互聯網企業都有自己的海量數據收集工具，用于系統日志的收集，能滿足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需求，如Hadoop的Chukwa、Flume，Facebook的Scribe等。

　　2、數據預處理技術

大數據的預處理包括對數據的抽取和清洗等方面，數據抽取過程可以將數據轉化為單一的或者便于處理的數據結構（常用的數據抽取工具infa）。數據清洗是指發現并糾正數據文件中可識別的錯誤的最后一道程序，可以將數據集中的殘缺數據、錯誤數據和重復數據篩選出來并丟棄。

　　3、大數據存儲和管理技術

實現對結構化、半結構化、非結構化海量數據的存儲與管理，可以綜合利用分布式文件系統、數據倉庫、關系型數據庫、非關系型數據庫等技術。

　　4、大數據計算引擎

批處理模式：一堆數據一起做批量處理，不能滿足實時性要求，如MapReduce，Spark。

流計算：針對流數據（日志流、用戶點擊流）的實時計算，需要實時處理。只能用流計算框架做，流計算代表產品：S4+Storm+Flume。

圖計算：MapReduce也能處理，但效率不高。代表軟件：Google Pregel。

查詢分析計算：交互式查詢，要求實時性高。代表產品：Google Dremel、Hive、Cassandra、Impala。

　　大數據開發有哪些有哪些基本工作要求？

　　1、大數據研發工程師

基本工作要求：有扎實的計算機理論基礎；熟練Java、Python服務端編程，有良好的編碼習慣；深入理解MapReduce，熟練使用Storm、Hadoop、Spark，并閱讀部分源碼；熟練使用HDFS、Hbase、Kafka、ElasticSearch、Solr；深入理解Lucene，ElasticSearch，Solr等。

　　2、大數據平臺開發工程師

基本工作要求：扎實的數據結構及算法功底，優秀的工程實現能力；熟悉Linux開發環境，精通C/C++、Java；有storm/hadoop/spark/kafka/hbase等開源框架經驗；有機器學習知識背景。

　　3、大數據架構師

基本工作要求：扎實的Java基礎知識，5年以上的Java Spring研發和大型系統架構經驗，熟悉分布式系統的設計和應用，熟悉大數據領域的開源產品，清楚原理和機制；熟悉Hadoop/Hbase/MYSQL等數據存儲產品使用和特性；有基于Kylin或Greenplum等平臺應用研發經驗。

綜上所述，大數據工程師需要掌握哪些技術，以及大數據開發有哪些有哪些基本工作要求相信大家已經知曉了吧，想了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。