大数据工程师的日常工作内容分享
本帖最后由 levycui 于 2021-11-10 18:58 编辑问题导读：
1、每天的工作有哪些？
2、大数据工作分为几种？
3、各工程师的技术范围是什么？
4、大数据学习路线是什么？
面试造火箭，工作拧螺丝，你千万不能以日常工作内容去准备你的面试，不然你会找不到工作的，因为大数据的日常工作和你面试完全不是一个等级，先说说我的日常工作吧
现在是上午十点零一分，我在公司吃着早餐，就一杯黑芝麻糊，听说能改善脱发，所以我先提前预防着
公司是九点半上班，来了之后先去厕所待个二十分钟，然后吃早饭，顺便刷刷知乎，再写写问答，就像这条回答一样
十点半正式开始工作，上午的时间是非常短暂的，一般十一点半就开始吃饭了，所以上午基本干不了活，开开会时间基本就没了。
下午两点正式进入紧张的工作中，大部分时间都是在思考，理解需求，考虑架构，这个时间占整个项目周期的70%，剩下时间是在开发，我离线和实时都做，离线的项目好做点，直接在公司的数据中台上做，写写sql即可，实时稍微复杂点，sql有时完成不了需求，需要写写代码
目前离线开发主要是hive，实时开发基本全部是flink了
如果让我招大数据工程师，我第一看中的不是技术，而是你有没有独立思考的能力，给你一个你毫不熟悉的项目，能不能快速理清业务逻辑，能不能将需求完整的复述一遍，因为这太重要了，我司目前招进来两个大数据初级，不知道是跨行业的原因，还是笨，需求始终理解的差那么一点，也可能是我们的业务比较复杂。但是需求理解不到位，技术在厉害也是没用
但是话又说回来，需求这东西你没办法提前复习啊，只有需求来了才知道要干什么，所以面试时只能考察技术及你的过往项目经历，通过你之前做的项目看你对这个项目的理解情况，这主要看和面试官有没有眼缘，没有具体标准，，因为每个人做的项目可能不一样，你项目中会的地方多说一点，不会的少说一点或者干脆不说，面试官感觉你说得好，你就有希望
但是技术是有标准的，问你某个技术点，你会就是会，不会就是不会
但是在学技术的时候要多思考，这个技术点为什么这样实现，有什么好处，多思考会让大脑越来越灵活，就比如Flink支持精准一次处理语义，但是大家深入思考下flink的精准处理是怎么实现的，有人说是通过两阶段提交协议实现的，对，是通过这个协议，那再深入思考下，这个协议的主要内容是什么，底层的算法是怎么实现的，这样一步步的向下思考，你就会发现一个新世界
具体的文章可以看这篇
https://link.zhihu.com/?target=h ... KZrh8YMbfFn6GyYUXVA
以上都是随便扯扯，大家随便看看就好，接下来说说大数据怎么学习，怎么面试
想学大数据或者说想入门大数据，技术肯定是第一重要的，不会大数据的技术谈什么大数据。那么大数据的技术怎么学，要知道大数据是依赖Java的，首先要保证Java得会
咱们从业务来说，一个项目一般包含：前端，后端，后后端，大数据属于后后端，是在项目开发完成之后有了数据之后才到大数据这一步
从上帝视角看张图：
大数据工作分为图上这几种，和后端接触的是ETL工程师，负责将数据拿到大数据平台，然后供数仓开发工程师使用，大数据开发负责大数据平台的建设，后面还有数据分析师，AI工程师等
1、数仓工程师 (全称：数据仓库工程师)
数仓工程师日常工作一般是不写代码的，主要以写 SQL 为主！
数仓工程师是大数据领域公司招聘较多的岗位，薪资也较高，需要重点关注！
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。就目前来说，大多数的企业还是以离线数仓为主，不过未来趋势肯定是实时数仓为主，所以学习时，为了现在能找到工作，需要学习离线数仓，为了以后的发展，需要学习实时数仓。所以，离线和实时都是我们重点掌握的！
需要掌握的技能：不管离线还是实时，重中之重就是：SQL
SQL 语法及调优一定要掌握，这里说的 SQL 包括 mysql 中的 sql，hive中的 hive sql，spark 中的 spark sql，flink 中 的 flink sql。
在企业招聘的笔记及面试中，一般问的关于 sql 的问题主要是以 hive sql 为主，所以请重点关注！
除 sql 外，还需要重点掌握以下技能，分为离线和实时
离线数仓需要重点掌握的技能：
[*]Hadoop（HDFS，MapReduce，YARN）
[*]Hive（重点，包括hive底层原理，hive SQL及调优）
[*]Spark（Spark 会用及了解底层原理）
[*]Oozie（调度工具，会用即可）
[*]离线数仓建设（搭建数仓，数仓建模规范）
[*]维度建模（建模方式常用的有范式建模和维度建模，重点关注维度建模）
实时数仓需要重点掌握的技能：
[*]Hadoop（这是大数据基础，不管离线和实时都必须掌握）
[*]Kafka（重点，大数据领域中算是唯一的消息队列）
[*]Flink（重中之重，这个不用说了，实时计算框架中绝对王者）
[*]HBase（会使用，了解底层原理）
[*]Druid（会用，了解底层原理）
[*]实时数仓架构（两种数仓架构：Lambda架构和Kappa架构）
2. 大数据开发工程师
数据开发工程师一般是以写代码为主，以 Java 和 Scala 为主。大数据开发分两类，第一类是编写Hadoop、Spark、Flink 的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发，如对开源框架的扩展开发，数据中台的开发等！需要重点掌握的技能：
[*]语言：Java 和 Scala（语言以这两种为主，需要重点掌握）
[*]Linux（需要对Linux有一定的理解）
[*]Hadoop（需理解底层，能看懂源码）
[*]Hive（会使用，能进行二次开发）
[*]Spark（能进行开发。对源码有了解）
[*]Kafka（会使用，理解底层原理）
[*]Flink（能进行开发。对源码有了解）
[*]HBase（理解底层原理）
通过以上技能，我们也能看出，数据开发和数仓开发的技能重复率较高，所以很多公司招聘时 大数据开发 和 数仓建设 分的没有这么细，数据开发包含了数仓的工作！
3. ETL工程师
ETL是三个单词的首字母，中文意思是抽取、转换、加载
从开始的图中也能看出，ETL工程师是对接业务和数据的交接点，所以需要处理上下游的关系
对于上游，需要经常跟业务系统的人打交道，所以要对业务系统比较熟悉。比如它们存在各种接口，不管是API级别还是数据库接口，这都需要ETL工程师非常了解。
其次是其下游，这意味着你要跟许多数据开发工程师师、数据科学家打交道。比如将准备好的数据（数据的清洗、整理、融合），交给下游的数据开发和数据科学家。
需要重点掌握的技能
[*]语言：Java/Python（会基础）
[*]Shell脚本（需要对shell较为熟悉）
[*]Linux（会用基本命令）
[*]Kettle（需要掌握）
[*]Sqoop（会用）
[*]Flume（会用）
[*]MySQL（熟悉）
[*]Hive（熟悉）
[*]HDFS（熟悉）
[*]Oozie（任务调度框架会用其中一个即可，其他如 azkaban，airflow）
4. 数据分析工程师
在数据工程师准备好数据维护好数仓后，数据分析师就上场了。
分析师们会根据数据和业务情况，分析得出结论、制定业务策略或者建立模型，创造新的业务价值并支持业务高效运转。
同时数据分析师在后期还有数据爬虫、数据挖掘和算法工程师三个分
需要重点掌握的技能：
[*]数学知识（数学知识是数据分析师的基础知识，需要掌握统计学、线性代数等课程）
[*]编程语言（需要掌握Python、R语言）
[*]分析工具（Excel是必须的，还需要掌握 Tableau 等可视化工具）
[*]数据敏感性（对数据要有一定的敏感性，看见数据就能想到它的用处，能带来哪些价值）
大数据学习路线
系统的学习大数据相关的课程，可按照如下顺序学习
需要先掌握 Java SE 阶段，Linux 基础命令，MySQL数据库
如果上述基础技能没有掌握，可网上搜索相关课程进行学习（这类基础课程网上免费的特别多）
Java只需要学习 Java SE 阶段即可
会在虚拟机中安装Linux发行版本（建议安装 CentOS），学完Linux基础即可。
MySQL需要学习 sql 语法，范式，事务等。
如果以上技能你都掌握的话，接下来就进入大数据框架
可按照如下顺序进行学习（涵盖ETL、数仓、开发等岗位）
hadoop -> zookeeper -> hive -> flume && sqoop -> azkaban && oozie -> 数仓建模理论+实践 -> hbase -> redis -> kafka -> elk -> scala -> spark -> kylin -> flink -> 实时数仓项目
以上为大数据学习必备知识！！！
学完以上技能后，有时间还需要学习比较流行的 OLAP 查询引擎
Impala 、 Presto、Druid 、 Kudu 、 ClickHouse 、 Doris
如果还有时间，可以学习数据治理相关的内容，如元数据管理，数据湖等
Atlas 、 Hudi
大数据面试：
https://link.zhihu.com/?target=h ... Xv4KsAyp2qj3-LhCl1A
精挑细选的大数据技术书籍：
https://link.zhihu.com/?target=h ... Joywm8cv5LmReRY9PXQ
作者：五分钟学大数据
来源：https://www.zhihu.com/question/299830109/answer/1788219176
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感谢分享 牛，，，，思路清晰！！
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