hbasegolang的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、大數據分析工程師主要做什麼？
• 2、如何用golang實現corba orb
• 3、如何成為一名大數據工程師?
• 4、大數據工程師到底是什麼？

大數據分析工程師主要做什麼？

未來，對熟練的大數據分析工程師的需求將急速增長。現實的情況是這樣的，無論公司屬於哪個行業，要想在當今競爭激烈的市場環境中取得成功，需要一個強大的軟件架構用來存儲和訪問公司數據，最好從公司創立一開始就要搭建它。那麼今天小編就帶大家先了解一下，大數據分析工程師主要做什麼？一個合格的大數據分析工程師有哪些關鍵技能呢？我們接着往下看。

大數據分析工程師主要做什麼？

大數據分析工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如數據庫和大數據處理系統。還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。

因此，大數據分析工程師需要掌握通用腳本語言和工具，利用和改進數據分析系統，不斷提高數據數量和質量。

大數據分析工程師的關鍵技能

1.大數據架構的工具與組件

大數據分析工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它數據庫解決方案

大數據分析工程師需要熟悉數據庫管理系統，深入了解SQL至關重要。同樣其它數據庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個數據庫都是由可識別的標準來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對於大數據分析工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基於Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。

6.機器學習

機器學習已經成為標準數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠“戴上兩頂帽子”會讓你成為一個更強大的工具。

7.多種操作系統

最後，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統有深入了解，許多數學工具基於這些操作系統，因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問權限和特殊硬件需求。

雖然這些數據解決方案可以幫助您踏進大數據工程領域，雖然它們有分發或授予認證，但只是提供證書或文憑。雖然一般學習夠了，但它們不能被認視為實際認證或實踐的替代品。希望本文能夠給大家闡明大數據分析工程師所需的特定知識，技能和要求。這個領域正在迅速發展，但它也充滿了挑戰與險阻。在工作中通過適當的認證填補技能組合的空白，實現最好學習的關鍵一步。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內容，希望可以幫助到大家。

如何用golang實現corba orb

生成go代碼：thrift -o output directory{默認當前目錄gen-py} -gen go {對應版本的hbase源碼地址}\src\main\resources\org\apache\Hadoop\hbase\thrift2

如何成為一名大數據工程師?

1.大數據架構的工具與組件

數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它數據庫解決方案

數據工程師需要對數據庫管理系統有比較熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同樣其它數據庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個數據庫都是由可識別的標準來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基於Hadoop的分析

對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。

大數據工程師到底是什麼？

用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群“玩數據”的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。

沈志勇認為如果把大數據想象成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，“第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和採礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。”

因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在“玩數據”時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。