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  • 大数据开发工程师前景如何?

    千次阅读 2019-12-26 13:05:57
    1.大数据开发前景如何,企业对大数据开发的需求到底有多大。 大数据开发,是一个刚刚开始发展的行业,而且技术经常更新,所以大数据的发展会长期发展,但要求程序员要跟着行业发展不断学习进步。一个新技术的出现就...

    1.大数据开发前景如何,企业对大数据开发的需求到底有多大。

    大数据开发,是一个刚刚开始发展的行业,而且技术经常更新,所以大数据的发展会长期发展,但要求程序员要跟着行业发展不断学习进步。一个新技术的出现就意味着要学习研究。

    2.都知道大数据开发薪资很高,高的原因是什么,是因为技术门槛高难学,还是仅仅是因为目前会的人少,所以导致虚高(就像几年前的ios一样,结果现在ios烂大街)

    大数据开发的薪资确实高,技术性确实很强,不是谁都能学会的,需要逻辑思维能力,想成为行业大牛,必须要付出一番辛苦。不会像IOS,IOS较为简单几乎没更新才会一下子烂大街,大数据随技术的更新会刷掉一批又一批坚持不下来的人(这一点类似于JAVA,JAVA的技术是一直更新需要继续不断学习),所以大数据是不会烂大街的。

    至于你说的虚高,有一点,但是虚高的不多。

    3.培训出来的大数据开发是否靠谱,之前看到的几位大数据开发都是有三到五年的java开发经验后再转型。

    大数据确实很依赖JAVA开发,需要学习JAVA,但不至于3-5年,学上两个月,再接触下项目,就可以大数据学习了,后面再跟着大数据项目一起,有的是机会熟悉JAVA。

    成为一名大数据开发工程师,你需要具备的技能比较多,具体的,可以参看下面的这些点。

    Java

    大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习那个方向呢?只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下。

    有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊,为什么不学习一下,我这里不是说学这些不好,而是说学这些可能会用你很多时间,到最后工作中也不常用,我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的,当然你的精力很充足的话,可以学学Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

    Linux

    因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

    好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。
    Hadoop

     

    这现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

    YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。

    其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念,听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据,如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣群:458数字345数字782获取学习资源,到时候你就不会觉得数据大真好,越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据,因为这是你的价值所在,让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

    记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

    Zookeeper

    这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

    Mysql

    我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。

    Sqoop

    这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

    Hive

    这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

    Oozie

    既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

    Hbase

    这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

    Kafka

    这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了。

    因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

    Spark

    它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

    会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了,月薪2W都是小毛毛雨

    学习大数据的两大基础就是JAVA和Linux,学习顺序不分前后。需要同时掌握,才可以继续大数据课程的学习。

    • Java:大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习那个方向呢?


    • 只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下,有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊,为什么不学习一下,我这里不是说学这些不好,而是说学这些可能会用你很多时间,到最后工作中也不常用,我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的,当然你的精力很充足的话,可以学学Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
       

    • Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

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  • 大数据被认为是“未来的新石油”,在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用...目前,很多打算学习或者正在学习大数据的朋友最关心的一点,就是大数据行业的就业前景:人才需求量大...

    大数据被认为是“未来的新石油”,在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。

     据易观国际统计,2015年我国大数据市场规模达102亿元,2017年有望达到170亿元。这看似百亿级别的市场,背后却能撬动数万亿元的相关市场规模。

    大数据行业的高速发展引起的巨大的数据存储需求。目前,很多打算学习或者正在学习大数据的朋友最关心的一点,就是大数据行业的就业前景:人才需求量大吗?薪资高吗?今天,就为大家来详细分析一下大数据行业就业前景。

    1.大数据分析师

      在智联招聘上搜索有关大数据分析师的招聘,可以看到在全国大概有2437个职位,从看准网上可以得知大数据分析师平均薪资为9837元,38%的人工资在5~8K,25%的人在8~10K,还有25%的人工资在15~20K。

      不难看出大数据分析师人才需求量是很大的,而且薪资水平并不低。

     

    2.大数据架构师

      大数据架构师的招聘岗位有1446个,从招聘的薪资来看,大数据架构师基本薪资都是15K~60K,大数据架构师的薪资可以说是相当可观的,在大数据行业里,大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的,所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。

     

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    3.大数据开发工程师

      大数据开发工程师在招职位大概有1552个,他的平均薪资达到了11070元,工资分部如下图,可以看出大数据开发工程师也是对人才有很大的需求而且待遇水平较好。

     

     

    4.大数据工程师

      大数据工程师的话其实包涵了很多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等,各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘,平均工资也在11643元。

     

        从上面大数据的几个岗位来看,大数据行业的人才需求再整个IT行业来说都算比较巨大的,而且薪资水平也较为不错。,总的来说,大数据行业的就业前景是很不错的,如果有想从事IT方面工作的朋友,可以考虑一下大数据,这真的是一个较为不错的选择。

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  • 最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位,所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师,当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的?和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别? 什么不是大数据开发...

    最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位,所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师,当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的?和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别?
    什么不是大数据开发?

    仅使用数据库(关系型mysql,sqlserver,oracle等 非关系型 mongo redis等),尽管数据量达到千万级别,亿级别不是大数据开发。
    从业务系统的数据库中查询数据然后产出报表不是大数据开。
    端上(页面,h5,手机native)埋点上报数据记录到数据库中不是大数据开发。
    什么是大数据开发

    1. 大数据开发需要的技能

    到智联上搜了一下大数据开发工程师这个职位,随便点了几个职位,截图如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    所以说,现在互联网公司所指的大数据开发用到的工具是:hadoop,hive,hbase,spark,kafka等。

    1. 大数据开发做的事情

    精简到一个词语就是:统计
    精简到两类指标就是:PV和UV
    精简到一句话就是:统计各种指标的PV和UV

    PC互联网时代,各门户网站(比如:新浪,网易,搜狐)关注的是各自网站今天被打开了几次(pv),今天有多少人(uv)访问了网站。更复杂一点的比如:

    页面上某个按钮或者某个连接有多少人点击了几次
    某个页面上的热力图(点击地方越多,图上颜色越重)

    移动互联网时代,手机应用被用户打开的次数和人数也是大家关注的重点,但是除此之外还多出了许多其他非常重要的数据,由于手机屏幕的限制,信息流成为了移动时代的主流。

    各大门户网站非常关注自己的新闻客户端中:在信息流中曝光了多少篇文章,其中有多少篇文章被用户点击了。每篇文章阅读了长时间,因为用户点击的文章越多,使用客户端的时间越长,各公司的广告收入才越高,所以各公司想方设法推荐用户喜欢的内容。

    在这里插入图片描述

    1. 如何做这些事情

    因为网站的浏览行为,手机客户端中文章的曝光或者点击这些数据非常大,基本以亿为单位起。所以传统的把统计信息放到数据库中的方式已经不能完成这项统计工作。(例如:wordpress博客中,用户每阅读一篇文章,mysql中就会更新这篇文章的阅读次数+1)

    在这里插入图片描述

    所以大数据是通过日志来统计这些指标。

    比如:后台服务的日志(apache,tomcat,weblogic,nginx日志)

    主要难点在于:

    日志量太大(一般大点的互联网公司,一个业务线每天的日志都有几个t,再大些的每天几十t,几百t也不奇怪),需要掌握大数据相关技术例如前面提到的hadoop,hive等。
    数据的及时性,从离线计算来说,一般每天零点,前一天的日志都接收完毕,开始计算前一天的数据,几点能计算完毕?要看各个公司各自的要求。
    数据的准确性。(这是重中之重,大数据开发的工作就是统计,统计的数据如果不准…)
    如果是实时计算,需要掌握实时相关技术。例如:每5分钟网站的在线人数。
    监控监控监控:监控任务是否失败,数据是否产出,产出的数据是否异常。
    容灾容灾容灾:如果任务失败如何补救。比如实时任务,由于某种原因13:00到14:00的数据没有,如何把数据补回来。
    图片
    大数据开发和一般开发对比

    在转做大数据开发之前,一直在用Java作业务系统:例如hr系统(考勤,薪资等),收费系统。

    谈谈我个人对业务系统开发和大数据开发的理解:

    业务系统:
    一句话:对数据库的各种增删改查操作。

    重点难点在于:

    对复杂业务的理解上(比如计算工资:基本工资,五险一金,全勤奖,高温补贴,报销,奖金,加班费…等等都需要计算)。
    线上服务的稳定,比如facebook,淘宝等网站高并发的压力下维持网站正常运行。

    大数据开发

    一句话:对字符串的各种算数。

    重难点在于:

    数据的及时性。例如实时数据中,想知道 12:00~12:10这10分钟的用户数,如果这个数据在晚上20点才计算完成,那就没什么意义了。再比如,大家应该都有体验过:再手机上刷新闻的时候,你点了某一篇文章,再继续刷新闻,后面很快会出来不少和前面点击的那篇文章类似的文章,这就是根据你的点击给你及时推荐你有更大可能点的东西。
    数据的准确性。这个重要性不言而喻
    数据的稳定性和容灾。

    学互联网技术不能犹豫,否则你就和高薪擦肩而过了。不论你是0基础还是转行,都有大牛老师手把手教你学习最新热门技术,找一份自己满意的高薪工作。
    各位小可爱们需要学习资料的加小姐姐V:lezijie010(备注678,不备注会被拒绝的哦!)
    在这里插入图片描述

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  • 本科应届生想去应聘大数据开发工程师的岗位有没有机会? 我平时用的语言是Java和Python,看过《机器学习实战》(python)和《Hadoop权威指南》,确实很多地方一知半解,也没有实践过。 关于数据的经验的话,之前没用...

    本科应届生想去应聘大数据开发工程师的岗位有没有机会?

    我平时用的语言是Java和Python,看过《机器学习实战》(python)和《Hadoop权威指南》,确实很多地方一知半解,也没有实践过。

    关于数据的经验的话,之前没用Hadoop,只用Python做过一个有关PM2.5的预测监测平台,我想问下各位大佬,作为18届应届生,我投大数据开发工程师有没有机会?(我看到很多跟数据相关的岗都硬性要求研究僧orz______)

     

    下面我们来看看几位业内前辈的深入分析。

    1

    肯定是有机会的,需要首先说明一点,公司里招聘应届生大数据相关的岗位,从来都不是以你懂多少大数据的知识作为衡量点。

    说句不是很好听的话,就算你懂,能懂多少,理论知识?理论知识再懂能有多大的实际用处?你说你懂真正的大数据流程,你在学校即使能接触到数据,那又能接触到多少,淌过多少坑?

    所以,上面的这些从来都不是重点,重点是基础。数学、数据结构、基础的算法、计算机基础知识、编程能力、逻辑思维能力,这些是重点,并且也是查考应届生的重点。

    而所谓的大数据相关的东西,要么不是重点,要么人家根本不care。

    除了这些,还有一些能给应聘者加分的东西,比如多参加一些kaggle竞赛,国内也很多,典型如腾讯、天池之类的数据算法竞赛,拿个好名次,在面试的时候着实是有用的。

    如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣群:数字4583+数字45782,私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料

    最后,自己爬写数据,做些项目,搞些开源,也能为你的简历加分不少。

    大概就是酱紫~~

    2

    同2018届毕业生,这个时间点,题主应该拿到心仪的offer了吧。想跟题主聊聊。

    先装个逼,做什么只要开始做,都是有机会的。Just do it . 骚年!!!

    先说好,我真的很菜,说的不对,大佬随便拍我,我都认。

    我现在在一家数据公司实习,与第一次回答这个问题过去了四个月,我已经实习了三个月了。说实话校招机会真的很大,因为人家对大数据的专业知识真的问的不深(可能是我太菜,人家不屑问。)但是对基本的数据结构,什么排序啊,查找啊,问的还是比较清楚的。

    我本来是奔着数据挖掘去的,面试也有问相关知识,就是分类聚类算法。但神不知鬼不觉的就做起了大数据开发,其实都现在我都不敢说自己是搞大数据开发的。真的是学识有限,目前还是在恶补大数据相关知识。

    公司给的岗位是大数据开发工程师,现在主要也是做ETL相关的工作。具体做的最多的事就是数据的导入导出,和shell脚本的编写。因为数据表一多,手动导数据就会显得比较蠢,所以学了一下shell写了一些简单的脚本。其他做的事就是Hive上的一些基本操作,以及搭建平台,维护平台什么的,事情也不难(因为有大佬开路,hhh)。

    最后,我理解的想做大数据开发,学习路线。

    前提:基本数据结构要会,因为面试要问。

    起步:Linux+hadoop+Java(感觉会基本语法,懂一点内存分析)

    现在感觉就可以去校招了。

    之后:Hive, Hbase, Spark,Storm, Hadoop生态圈工具,用什么学什么咯,对什么感兴趣学什么咯。

    最后:我很菜(逃)

    3

    有机会,学历是个敲门砖,但是实力也是个敲门砖。

    尤其是很多大公司,真的还是拿实力说话,我的一个前同事,高中学历,照样是在阿里做了好几年的视觉设计师。后来我们老板花了大价钱才挖出来的,只是此人棱角分明,后来没干几月还是离职了。

    所以,我觉得学历非常非常重要,但是如果你改变不了或者也不想去改变学历,那就拿实力来说话?刚毕业的人,有什么东西能够证明自己呢?应聘技术岗,那你就在技术方面展现自己的专业技能,外加大学这4年来自己的一些比较成功的事情,这都是加分项。

    最好是内推,实话,要想进大公司,如果学历低,很可能HR那关直接就刷掉了。在某直聘上,据说很多小公司,随便发个岗位,都能够在几分钟收到N多简历,大公司可想HR面对的肯定更多。

    4

    有机会,但是我觉得你更应该注重基础,像java语法、多线程、集合、jvm、网络、数据结构和算法、linux、数据库、web框架等。毕竟本科生哪怕是研究生,深入了解hadoop、spark、storm等大数据知识的机会不多,大多数大数据公司应该不会拿专业大数据知识来做面试的考量。

    而且这些学习知识需要一定的硬件基础,你到了公司接触了项目学起来会很快的,当然学有余力可以研究下。还有除了上面的一些基础,常用数据挖掘算法也得了解下,熟悉数据挖掘的一些流程。说了这么多,基础很重要吧感觉。

     

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