大數(shù)據(jù)工程師的日常工作做什么?

【導(dǎo)讀】時至今日，相信大家對大數(shù)據(jù)工程師一點(diǎn)也不陌生，作為時下比較熱門的高薪職業(yè)，很多人想轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù)工程師，那么你知道大數(shù)據(jù)工程師的日常工作做什么?工作強(qiáng)度大不大呢?為此小編整理了以下內(nèi)容，一起來看看吧!

1， 寫 SQL ：一般來說許多入職一兩年的大數(shù)據(jù)工程師首要的工作就是寫 SQL ;

2 ，為集群搭大數(shù)據(jù)環(huán)境(一般公司招大數(shù)據(jù)工程師環(huán)境都現(xiàn)已搭好了，公司內(nèi)部會有現(xiàn)成的大數(shù)據(jù)途徑);

3 ，維護(hù)大數(shù)據(jù)途徑(這個應(yīng)該是每個大數(shù)據(jù)工程師都做過的工作，或多或少會承擔(dān)“運(yùn)維”的工作);

4， 數(shù)據(jù)搬家(有部分公司需求把數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫 Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)搬家到大數(shù)據(jù)集群中，這個是比較繁瑣的工作);

5 ，運(yùn)用搬家(有部分公司需求把運(yùn)用從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫 Oracle、MySQL
等數(shù)據(jù)庫的存儲進(jìn)程程序或許SQL腳本搬家到大數(shù)據(jù)途徑上，這個進(jìn)程也是非常繁瑣的工作，高度重復(fù)且雜亂)

6 ，數(shù)據(jù)收集(收集日志數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)，這個觸及到各種格式的轉(zhuǎn)化，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash)

7， 數(shù)據(jù)處理

7.1 ，離線數(shù)據(jù)處理(這個一般就是寫寫 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其實(shí)和首要點(diǎn)有點(diǎn)重復(fù)了)

7.2 ，實(shí)時數(shù)據(jù)處理(這個觸及到音訊部隊(duì)，Kafka，Spark，F(xiàn)link 這些，組件，一般就是 Flume 收集到數(shù)據(jù)發(fā)給 Kafka 然后
Spark 消費(fèi) Kafka 的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理)

8 ，數(shù)據(jù)可視化(這個我司是用 Spring Boot 聯(lián)接后臺數(shù)據(jù)與前端，前端用自己魔改的 echarts)

9 ，大數(shù)據(jù)途徑開發(fā)(偏Java方向的，大約就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數(shù)據(jù)途徑這樣，常見的是各種難用的 PaaS 途徑)

10
，數(shù)據(jù)中臺開發(fā)(中臺需求支撐接入各種數(shù)據(jù)源，把各種數(shù)據(jù)源清洗轉(zhuǎn)化為可用的數(shù)據(jù)，然后再根據(jù)原始數(shù)據(jù)建立起寬表層，一般為了節(jié)省開發(fā)本錢和服務(wù)器資源，都是根據(jù)寬表層查詢出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù))

11 ，建立數(shù)據(jù)倉庫(這兒的數(shù)據(jù)倉庫的建立不是指 Hive ，Hive 是建立數(shù)倉的東西，數(shù)倉建立一般會分為三層 ODS、DW、DM
層，其間DW是最重要的，它又能夠分為DWD,DWM,DWS，這個層級僅僅邏輯上的概念，類似于把表名按照層級差異隔來的操作，分層的目的是防止開發(fā)數(shù)據(jù)運(yùn)用的時分直接訪問底層數(shù)據(jù)，能夠減少資源，留意，減少資源開支是減少
內(nèi)存 和 CPU
的開支，分層后磁盤占用會大大增加，磁盤不值錢所以沒什么聯(lián)絡(luò)，分層能夠使數(shù)據(jù)表的邏輯更加清楚，便當(dāng)進(jìn)一步的開發(fā)操作，假定分層沒有做好會導(dǎo)致邏輯紊亂，新來的員工難以接手業(yè)務(wù)，跋涉公司的運(yùn)營本錢，還有這個建數(shù)倉也分為建離線和實(shí)時的)

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大數(shù)據(jù)工程師日常工作內(nèi)容有哪些

當(dāng)前隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)平臺逐漸開始落地應(yīng)用，大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師(行業(yè)領(lǐng)域)的崗位需求正在不斷增加，目前也有不少程序員(Java方向)也會轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位，這些崗位的崗位附加值還是比較高的。這些開發(fā)崗位的日常工作基本上就是完成代碼的編寫，只不過需要與大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行交互，需要調(diào)用大數(shù)據(jù)平臺的各種服務(wù)來完成功能實(shí)現(xiàn)，總體上的難度并不算大，但是需要具有一定的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)崗位的附加值還是比較高的，大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)崗位往往集中在大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，隨著云計(jì)算逐漸從IaaS向PaaS過渡，大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)也會基于行業(yè)特點(diǎn)來開發(fā)針對性比較強(qiáng)的PaaS平臺，這是整合行業(yè)資源并搭建技術(shù)生態(tài)的一個關(guān)鍵。搭建PaaS平臺不僅需要掌握大數(shù)據(jù)知識，同時還需要掌握云計(jì)算知識，實(shí)際上大數(shù)據(jù)和云計(jì)算本身就有比較緊密的聯(lián)系，二者在技術(shù)體系結(jié)構(gòu)上都是以分布式存儲和分布式計(jì)算為基礎(chǔ)，只不過關(guān)注點(diǎn)不同而已。

大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師以搭建大數(shù)據(jù)平臺為主，雖然這部分崗位的門檻相對比較低，但是需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容還是比較多的，而且內(nèi)容也比較雜，網(wǎng)絡(luò)知識、數(shù)據(jù)庫管理知識、操作系統(tǒng)(Linux)知識、大數(shù)據(jù)平臺(含開源和商用平臺)知識都需要掌握一些，對于實(shí)踐操作的要求會比較高。

最后，當(dāng)前大數(shù)據(jù)工程師往往并不包含專業(yè)的數(shù)據(jù)分析崗位，一般數(shù)據(jù)分析崗位都會單獨(dú)列出來，這部分崗位涉及到算法崗、開發(fā)崗(實(shí)現(xiàn))和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)崗等，數(shù)據(jù)分析崗位對于從業(yè)者的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求比較高，同時還需要掌握大量的數(shù)據(jù)分析工具，當(dāng)然也離不開Python、Sql等知識。

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大數(shù)據(jù)分析工程師日常工作有哪些?

數(shù)據(jù)分析師是一個近幾年來新興的一個崗位，有人說，數(shù)據(jù)分析師是大部分時間圍繞著的工作是滿足業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)需求。業(yè)務(wù)人員既有普通運(yùn)營，也有部門領(lǐng)導(dǎo)，基本有求必應(yīng)。那么數(shù)據(jù)分析工程師每天都在做什么呢?日常工作有哪些?我們接著往下看。

滿足業(yè)務(wù)人員的需求也分淡旺季，旺季就是做月度匯報(bào)、年度匯報(bào)的時候，或者做促銷活動、推廣活動的時候。特別是業(yè)務(wù)人員要做匯報(bào)的時候，會瘋狂call數(shù)據(jù)分析的，單身N年的手速這個時候用得上了。
當(dāng)然，淡季也不會閑著，還得做專題分析呀。得研究研究各領(lǐng)導(dǎo)拍腦門想到的數(shù)據(jù)需求：比如產(chǎn)品種類會不會太多，要不要精簡一下，這個時候得去找數(shù)據(jù)支撐，比如80%的業(yè)績產(chǎn)生于哪些產(chǎn)品，而長尾品又能產(chǎn)生多少業(yè)績，再了解下競爭對手又是怎樣的策略。再比如到了月末的時候，就得預(yù)測下一周期的業(yè)績能完成多少，從哪塊新業(yè)務(wù)增收多少，預(yù)計(jì)引流多少新用戶獲得多少收益，怎么拉升客單價從而增收多少收益，這時候順便就把業(yè)務(wù)的kpi目標(biāo)定下了。又比如突然有什么異常情況，日活的用戶數(shù)持續(xù)下降了，那就得到業(yè)務(wù)各個環(huán)節(jié)里找原因。還比如某個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)存在問題沒有攻破，如訂單滿足率還是不理想，就得四處扒拉數(shù)據(jù)去分析造成多少損失，主要是哪部分造成損失最多，還得想該如何用數(shù)據(jù)監(jiān)控，責(zé)任方在哪，如何完善等······
綜上就是小編整理的數(shù)據(jù)分析工程師日常工作，希望可以幫您更好的理解這個崗位。