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大數據工程師主要做什麼的

很多人隻聽說過大數據或者對大數據隻了解點皮毛,比如對大數據發展前景、應用場景、具體工作内容這些專業性更強的内容并不知道,下面給大家全面介紹一下大數據開發工程師是做什麼的這方面的内容。

什麼是大數據?

大數據(big data),IT行業術語,是指無法在一定時間範圍内用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資産。

對于“大數據”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來适應海量、高增長率和多樣化的信息資産。定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

IBM提出大數據的五大特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

大数据工程师主要做什么的?

大數據工程師主要做什麼的?

大數據工程師可以從事對大量數據的采集、清洗、分析、治理、挖掘,并對這些數據加以利用、管理、維護和服務的相關技術工作。

具體的工作内容取決于你工作在數據流的哪一個環節。從數據上遊到數據下遊,大緻可以分為:數據采集 -> 數據清洗 -> 數據存儲 -> 數據分析統計 -> 數據可視化。

數據采集:

業務系統的埋點代碼時刻會産生一些分散的原始日志,可以用Flume監控接收這些分散的日志,實現分散日志的聚合,即采集。

數據清洗:

一些字段可能會有異常取值,即髒數據。為了保證數據下遊的"數據分析統計"能拿到比較高質量的數據,需要對這些記錄進行過濾或者字段數據回填。

一些日志的字段信息可能是多餘的,下遊不需要使用到這些字段做分析,同時也為了節省存儲開銷,需要删除這些多餘的字段信息。

數據存儲:

清洗後的數據可以落地入到數據倉庫(Hive),供下遊做離線分析。如果下遊的"數據分析統計"對實時性要求比較高,則可以把日志記錄入到kafka。

數據分析統計:

數據分析是數據流的下遊,消費來自上遊的數據。其實就是從日志記錄裡頭統計出各種各樣的報表數據,簡單的報表統計可以用sql在kylin或者hive統計,複雜的報表就需要在代碼層面用Spark、Storm做統計分析。一些公司好像會有個叫BI的崗位是專門做這一塊的。

數據可視化:

用數據表格、數據圖等直觀的形式展示上遊"數據分析統計"的數據。一般公司的某些決策會參考這些圖表裡頭的數據。

大数据工程师待遇如何?

大數據工程師待遇如何?

2020年-2021年,将成為未來20年間大數據及人工智能最佳的産業資本并購整合窗口期,近兩年大數據與雲計算應用得到了快速發展,産生了超千億級的市場規模。雲計算平台和雲計算服務模式成為it行業的熱點。這些都是大數據行業不可小視的發展前景。

根據據麥肯錫出具的一份詳細分析報告顯示,未來大數據或者數據工作者的崗位需求将激增,我國預計兩年内大數據的人才缺口也将達到200-300萬,制造、醫療、金融、交通等行業,信息化SaaS軟件、大數據、人工智能等技術方向都産生了大量人才需求。

人才缺口的加大,帶來的将是大數據工資及年薪的增長,根據相關調查顯示,2018-2019年薪酬呈上漲趨勢,漲幅較2018年偏緩,整體跳槽漲幅在30%上下,其中架構類、算法類、大數據類、系統架構、安全類、物聯網等方向漲幅比較大。大數據平均薪資已經超過20000元,年薪30萬隻是普通水平。

大數據工程師工作崗位職責是什麼呢?

1、負責爬蟲架構設計和研發;

2、負責爬蟲核心搜索策略、算法、數據聚類、重組的設計與開發;

3、負責網絡爬蟲或數據采集軟件的優化改進以及采集規則編寫;

4、解決封賬号、封IP等采集難點攻克;

5、确保所負責的站點按周期采集及時,全面。