hbasegolang的简单介绍

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大数据分析工程师主要做什么?

未来,对熟练的大数据分析工程师的需求将急速增长。现实的情况是这样的,无论公司属于哪个行业,要想在当今竞争激烈的市场环境中取得成功,需要一个强大的软件架构用来存储和访问公司数据,最好从公司创立一开始就要搭建它。那么今天小编就带大家先了解一下,大数据分析工程师主要做什么?一个合格的大数据分析工程师有哪些关键技能呢?我们接着往下看。

大数据分析工程师主要做什么?

大数据分析工程师负责创建和维护分析基础架构,该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试,例如数据库和大数据处理系统。还负责创建用于建模,挖掘,获取和验证数据集合等流程。

因此,大数据分析工程师需要掌握通用脚本语言和工具,利用和改进数据分析系统,不断提高数据数量和质量。

大数据分析工程师的关键技能

1.大数据架构的工具与组件

大数据分析工程师更关注分析基础架构,因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

大数据分析工程师需要熟悉数据库管理系统,深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案,例如Cassandra或BigTable也须熟悉,因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于大数据分析工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。此外,数据存储和数据检索经验同样重要,因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析(HBase,Hive,MapReduce等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求,一般情况下HBase,Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案,编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求),你要熟悉Python,C/C++,Java,Perl,Golang或其它语言,这会非常有价值。

6.机器学习

机器学习已经成为标准数据科学,该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处,就是让你在这个领域极具市场价值,因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。

7.多种操作系统

最后,需要我们对Unix,Linux和Solaris系统有深入了解,许多数学工具基于这些操作系统,因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

虽然这些数据解决方案可以帮助您踏进大数据工程领域,虽然它们有分发或授予认证,但只是提供证书或文凭。虽然一般学习够了,但它们不能被认视为实际认证或实践的替代品。希望本文能够给大家阐明大数据分析工程师所需的特定知识,技能和要求。这个领域正在迅速发展,但它也充满了挑战与险阻。在工作中通过适当的认证填补技能组合的空白,实现最好学习的关键一步。综上所述,就是小编今天给大家分享的内容,希望可以帮助到大家。

如何用golang实现corba orb

生成go代码:thrift -o output directory{默认当前目录gen-py} -gen go {对应版本的hbase源码地址}\src\main\resources\org\apache\Hadoop\hbase\thrift2

如何成为一名大数据工程师?

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构,因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解,而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案,例如Cassandra或BigTable也须熟悉,因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。另外,数据存储和数据检索经验同样重要,因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求,一般情况下HBase,Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案,编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求),你要熟悉Python,C/C++,Java,Perl,Golang或其它语言,这会非常有价值。

大数据工程师到底是什么?

用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说,大数据工程师就是一群“玩数据”的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的,规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。

沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山,那么大数据工程师的工作就是,“第一步,定位并抽取信息所在的数据集,相当于探矿和采矿。第二步,把它变成直接可以做判断的信息,相当于冶炼。最后是应用,把数据可视化等。”

因此分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策。

原创文章,作者:KTDNC,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/330394.html

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