大数据工程师 网络工程师接单平台
其实大数据工程师的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解网络工程师接单平台，因此呢，今天小编就来为大家分享大数据工程师的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
大数据工程师是做什么的
总结一句话就是写 SQL（很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL）
还有其他的
2为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）
3维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）
4数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）
5应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）
6数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume和 Logstash）
7数据处理
7.1离线数据处理（这个一般就是写写 SQL然后扔到 Hive中跑，其实和第一点有点重复了）
7.2实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink这些，组件，一般就是 Flume采集到数据发给 Kafka然后 Spark消费 Kafka的数据进行处理）
8数据可视化（这个我司是用 Spring Boot连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）
9大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS平台）
10数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）
11搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive，Hive是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少内存和 CPU的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）
总之就是离不开写 SQL...
大数据工程师的工作内容是什么
1、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。
2、数据清洗：
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。
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。
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。
3、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。
4、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。
5、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。
大数据工程师主要做什么
当前大数据平台开发岗位的附加值还是比较高的，大数据平台开发岗位往往集中在大型互联网企业，随着云计算逐渐从IaaS向PaaS过渡，大数据平台开发也会基于行业特点来开发针对性比较强的PaaS平台，这是整合行业资源并搭建技术生态的一个关键。搭建PaaS平台不仅需要掌握大数据知识，同时还需要掌握云计算知识，实际上大数据和云计算本身就有比较紧密的联系，二者在技术体系结构上都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过关注点不同而已。
大数据运维工程师以搭建大数据平台为主，虽然这部分岗位的门槛相对比较低，但是需要学习的内容还是比较多的，而且内容也比较杂，网络知识、数据库管理知识、操作系统(Linux)知识、大数据平台(含开源和商用平台)知识都需要掌握一些，对于实践操作的要求会比较高。
最后，当前大数据工程师往往并不包含专业的数据分析岗位，一般数据分析岗位都会单独列出来，这部分岗位涉及到算法岗、开发岗(实现)和数据呈现岗等，数据分析岗位对于从业者的数学基础要求比较高，同时还需要掌握大量的数据分析工具，当然也离不开Python、Sql等知识。
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