大數據系統研發工程師招聘

Ⅰ 做大數據開發工程師有前途嗎

1.如何成為大數據工程師
由於目前大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才—既要有高學歷，同時最好還有大規模數據處理經驗。因此很多企業會通過內部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴舉辦了一個大數據競賽，把天貓平台上的數據拿出來，去除敏感問題後，放到雲計算平台上交予7000多支隊伍進行比賽，比賽分為內部賽和外部賽。「通過這個方式來激勵內部員工，同時也發現外部人才，讓各行業的大數據工程師涌現出來。」
目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師、Hadoop方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也可以成為大數據工程師。
2.薪酬待遇
作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。
3.職業發展路徑
由於大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要數據戰略人才。另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。

Ⅱ 分析如何成為一名大數據開發工程師

1、認來識大數據

大數據自開發工程師，首先你得熟悉關系型資料庫，比如Oracle或者MySQL，熟悉之後，有利於數據倉庫的開發；再次熟悉Hadoop，這個都是現在大數據領域中用的最多的一個技術，它的HDFS可以實現分布式存儲，Yarn是一個優秀的資源調度框架

2、大數據所需技能要求

必須掌握的技能：

Java高級(虛擬機、並發)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapRece+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

Ⅲ 華為「大數據開發工程師」怎麼樣

華為「大數據開發工程師」職責描述：大數據平台開發，並帶領研發團隊；

任職要求：精回通答Hadoop大數據技術體系，熟悉大數據Paas層架構；精通Spark、Hive、HBase、Flink等技術其中兩種；精通JAVA WEB開發。

只要符合條件可以去應聘，工作好不好還是看自己喜歡不。

Ⅳ 大數據工程師是做什麼的

大數據工程師主要是，分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程回師在「玩數答據」時最重要的三大任務：

找出過去事件的特徵：大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。找出過去事件的特徵，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。

預測未來可能發生的事情：通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。

找出最優化的結果：根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

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大數據工程師需要學習的知識

1、linux

大數據集群主要建立在linux操作系統上，Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統。而這部分的內容是大家在學習大數據中必須要學習的，只有學好Linux才能在工作中更加的得心應手。

2、Hadoop

我覺的大家聽過大數據就一定會聽過hadoop。Hadoop是一個能夠對大量數據進行離線分布式處理的軟體框架，運算時利用maprece對數據進行處理。

Ⅳ 大數據工程師主要做什麼

當前大數據平台開發崗位的附加值還是比較高的，大數據平台開發崗位往往集回中在大型互聯網企業答，隨著雲計算逐漸從IaaS向PaaS過渡，大數據平台開發也會基於行業特點來開發針對性比較強的PaaS平台，這是整合行業資源並搭建技術生態的一個關鍵。搭建PaaS平台不僅需要掌握大數據知識，同時還需要掌握雲計算知識，實際上大數據和雲計算本身就有比較緊密的聯系，二者在技術體系結構上都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，只不過關注點不同而已。

大數據運維工程師以搭建大數據平台為主，雖然這部分崗位的門檻相對比較低，但是需要學習的內容還是比較多的，而且內容也比較雜，網路知識、資料庫管理知識、操作系統(Linux)知識、大數據平台(含開源和商用平台)知識都需要掌握一些，對於實踐操作的要求會比較高。

最後，當前大數據工程師往往並不包含專業的數據分析崗位，一般數據分析崗位都會單獨列出來，這部分崗位涉及到演算法崗、開發崗(實現)和數據呈現崗等，數據分析崗位對於從業者的數學基礎要求比較高，同時還需要掌握大量的數據分析工具，當然也離不開Python、Sql等知識。

Ⅵ 大數據開發工程師需要具備哪些技能

首要，需求學習Java根底。很多人獵奇學習大數據需不需求學Java，正確答案是需求。一方面Java是目前使用最為廣泛的編程言語，它具有的很多特性，特別合適作為大數據應用的開發言語;另一方面Hadoop以及其他大數據處理技能很多都是用Java開發，例如Apache的根據Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因而學習Hadoop的一個首要條件，就是把握Java言語編程。

其次，需求學習是Linux系統、Hadoop生態系統。大數據的整個結構是建立在Linux系統上面的，所以要熟悉Linux開發環境。而Hadoop是一個開源的分布式核算+分布式存儲平台，是一個大數據的根底架構，它能建立大型數據倉庫，PB級別數據的存儲、處理、分析、核算等業務。在這一階段，你必需求把握Hadoop的中心組件，包含分布式文件系統HDFS、資源調度辦理系統YARN以及分布式核算結構MapRece。

再次，需求學習是分布式核算結構Spark&Storm生態系統。隨著學習的深化，在具有一定的根底之後，你就需求學習Spark大數據處理技能、Mlib機器學習、GraphX圖核算以及Strom技能架構根底和原理等知識。Spark無論是在功能仍是在方案的統一性方面，都有著極大的優越性，可以對大數據進行綜合處理：實時數據流處理、批處理和互動式查詢。

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Ⅶ 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位

大數據開發抄工程師，其實包括襲的具體的崗位很多，包括：大數據開發工程師、大數據架構工程師、大數據運維工程師、數據可視化工程師、數據採集工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師等等，都可以算是大數據開發工程師的范疇。

Ⅷ 要成為一名大數據開發工程師必備哪些技能

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

Ⅸ 華為「大數據開發工程師」怎麼樣

華為「大數據開發工程師」職責描述：大數據平台開發，並帶領研發團隊專；

任職要求：精通Hadoop大數據技術屬體系，熟悉大數據Paas層架構；精通Spark、Hive、HBase、Flink等技術其中兩種；精通JAVA WEB開發。

只要符合條件可以去應聘，工作好不好還是看自己喜歡不。

Ⅹ 大數據軟體開發工程師就業後從事哪方面的工作

大數據軟復件開發工程師就業後從事制的工作有：
1、負責某方面或公司大數據平台的開發、建設和維護。
2、負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
3、負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構測試和維護架構等。
大數據軟體開發工程師包括的具體的崗位很多。包括：
1、大數據開發工程師、
2、大數據架構工程師、
3、大數據運維工程師、
4、數據可視化工程師、
5、數據採集工程師、
6、數據挖掘工程師、
7、機器學習工程師、
8、深度學習工程師、
9、演算法工程師等等。