卓越分享丨如何成为一个大数据开发工程师(数据开发平台,关键词优化)

大数据主要有三个学习方向，

大数据开发师、

大数据运维师、

大数据架构师。

什么是大数据开发师？

围绕大数据系平台系统级的研发人员，熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。

什么是大数据运维师？

了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力！

什么是大数据架构师？

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发

大数据

系统或平台的工具和技能，能够从事

分布式计算

框架如

Hadoop

、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。