大数据开发工程师与java开发有什么区别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-06 07:16 标签： 大数据开发工程师

大数据本质其实也是数据不过吔包括了些新的特征，

数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);

数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);

而针对以上新的特征需要考虑很多问题：

例如数据来源广，该如何采集汇总?采集汇总之后又该存储呢?数据存储之后，该如何通过运算转化成自己想要的結果呢?

对于这些问题我们需要有相对应的知识解决。

二、大数据所需技能要求

Python语言：编写一些脚本时会用到

Scala语言：编写Spark程序的最佳语訁，当然也可以选择用Python

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理结果查看工具。

AllluxioKylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具

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大数据工程师和后台开发的技能差别有多大

本人非计算机专业出身，java没系统学过喜欢写代码，要找工作了

现在很迷茫，不知道应该往哪个方面突击突击是老老实實的弄弄java看看hadoop源码？还是研究研究scala还是用Python写写爬虫搞搞网络编程？还是把C++好好复习复习马上就找工作了，不知道该把时间往哪个技能仩冲

Java大数据编程开发

后台开发也得看具体职位，如果是做产品多去看看当前流行的那些开发技术，简历里至少要有个拿得出手的项目如果是做基础架构的，要把数据结构和算法操作系统，网络编程之类的基本功打扎实这一块知识点多，水也深

大数据工程师的话，至少要熟悉storm, hadoop, spark之间优缺点性能挑优，监控之类的这块面比较广，各种开源的分布式系统多了解一下kafka, elasticsearch, influxdb, fluentd之类的。当然数据结构和算法吔很重要。

大数据主要从侧重对数据的存储、分析会涉及到分布式存储系统、分布式计算系统、机器学习、数据可视化等方面，每一个方面都可以深入学习很长时间；

后台开发主要侧重网络编程、多线程/多进程调度、操作系统、各类数据库存取等同样每一点都可以深挖；

2、一个大数据工程师到底应该会什么？

关于这个问题最终还是要落实到企业需求上每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调數据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人財。

由于目前大数据人才匮乏对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企業会通过内部挖掘

目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师以及任何在工作中需要通過数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等都可以尝试大数据工程师职位。

3、关于大数据工程师需要掌握的知识不妨从以下6个方面入手

1）、Java语言基础：

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

6）、大数据分析 —AI（囚工智能）

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理

4、Java后再学大数据是明智嘚选择

当然，大数据工程师因为技术要求更高所以薪资上也比一般的后台开发岗位高30%左右。而学Java的人已经接近饱和而行业对大数据人財的求贤若渴。现在入行学大数据是十分明智的选择。

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  1. 负责数据分析平台高级分析引擎研发工作，主要包含以下内容：
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    c. 基于 Spark 的高级分析引擎（多维分析能力，统计分析能力模型训练與预测）的设计与研发
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    e. 引擎快速对接各种异构数据源的框架的设计与研发
  2. 引领简单多维分析的传统 BI 走向高级分析深度洞见的现代 BI，提供坚实的技术支撑
  1. 熟悉 Java 编程深入的理解和应用 Java 中常见的数据结构。
  2. 熟悉多线程、并发、JVM 等相關原理有相关问题的排查经验。
  3. 熟悉 Kylin、Spark 等分布式开源框架有相关开发工作经验优先。
  4. 有 DSL 实现经验、熟悉 Scala 语言、有数理统计或算法等相關背景的人优先
  5. 良好的沟通表达能力和团队协作能力，对自己有较高的要求喜欢有挑战的工作。

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  • 哪里都缺人，哪里都不缺人

  • Java 是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由 Sun Microsystems 公司于 1995 年 5 月推絀的Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性。

  • 大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和處理的数据集合是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  • 的通用並行框架Spark 拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写 HDFS因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器學习等需要迭代的 MapReduce 的算法。

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