大数据工程师主要做什么？

根据相关数据显示，国内的大数据人才缺口，在2020年以达到百万级，巨大的人才缺口，也带来大数据从业者们更多的发展机会。大数据的相关岗位当中，大数据开发工程师是企业普遍需求的一类，今天海牛大数据就来和大家聊聊大数据工程师主要做什么？

大数据从概念到落地，在国内的发展其实主要就是这几年，而正是在这几年当中，随着大数据市场规模的进一步扩大，大数据人才需求还将进一步加大。大数据行业前景毋庸置疑，但是想要在大数据行业当中获得好的发展，就需要专业技能加持。

目前的大数据处理主要有两个软件框架，Hadoop和Spark。从各家公司的招聘要求来看，想要从事大数据开发，掌握Hadoop或者Spark是不可少的。

Hadoop三大件包括HDFS、Yarn和MapReduce。大数据量存储用HDFS，Yarn是其自带的一个资源管理框架，而MapReduce是一个分布式计算框架，跑在Yarn上，配合HDFS用来做分布式数据计算。

Spark相当于MapReduce的改进版，写分布式计算任务时，从代码上看更简洁，而且它支持大家都喜欢的python，上手比较快。

从目前的技术趋势来看，Spark风头正劲，而Hadoop、Storm的一些组件则在消退。分布式计算框架Hadoop MapReduce，以其稳定性著称。但他是基于磁盘IO的计算框架，在迭代计算和交互式数据挖掘方面性能较差。正是因为MapReduce的痛点，基于内存的计算框架Spark才应运而生。

当然，这些技术框架的学习，对有技术开发基础的小伙伴，直接开始上手学习也没问题，但是没有是零基础转行的小伙伴，需要先从打好基础：

学习基本的Java编程，Java SE以及数据库相关的知识；了解Linux操作系统，对于基本的系统命令都要会用；Shell编程也最好学习起来。

考虑到Spark的学习，学习一下Scala也是有必要的，Spark源码研读，有Scala语言基础是有必要的。

大数据工程师主要做什么？相信看完以上的内容，大家也都有了更清楚的认识了。大数据开发工程师是企业长期存在的普遍的职位，只要布局大数据业务，就有这样的人才需求。

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