认识达内从这里开始

大数据工程师需要掌握一系列涵盖数据处理、分析、存储、计算及工程化实践的技能，以应对海量数据的复杂挑战。以下是大数据工程师需掌握的核心技能分类及详细说明：

一、编程语言与工具

1. 编程语言
   • Java：Hadoop、Spark等大数据框架的核心语言，适合构建高性能、可扩展的分布式系统。
   • Python：语法简洁，拥有丰富的数据处理库（如Pandas、NumPy），适合快速开发和数据分析。
   • Scala：Spark的官方推荐语言，结合面向对象和函数式编程特性，适合处理复杂数据逻辑。
   • SQL：用于关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和大数据查询引擎（如Hive、Impala）的数据操作。
2. 脚本语言
   • Shell脚本：用于自动化任务调度、日志处理等系统级操作。
   • Python脚本：结合Pandas、Matplotlib等库，实现数据清洗、可视化等任务。

二、大数据框架与平台

1. 分布式存储
   • HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop的分布式文件系统，提供高吞吐量的数据存储能力。
   • HBase：基于HDFS的NoSQL数据库，适合实时读写海量结构化数据。
   • Ceph：统一存储平台，支持对象、块和文件存储，适用于云原生环境。
2. 分布式计算
   • Hadoop MapReduce：经典的批处理计算框架，适合大规模数据离线分析。
   • Spark：内存计算框架，支持批处理、流处理、机器学习等多种场景，性能优于MapReduce。
   • Flink：实时流处理框架，支持低延迟、高吞吐的流计算，适用于实时数据分析场景。
3. 资源管理与调度
   • YARN：Hadoop的资源管理系统，负责集群资源分配和任务调度。
   • Kubernetes：容器编排平台，用于部署和管理大数据应用的容器化服务。

三、数据处理与分析

1. 数据采集与清洗
   • Flume：分布式日志收集系统，用于实时采集日志数据。
   • Sqoop：数据传输工具，用于在Hadoop和关系型数据库之间迁移数据。
   • DataX：阿里开源的异构数据源离线同步工具，支持多种数据源之间的数据传输。
   • 数据清洗：使用Pandas、OpenRefine等工具处理缺失值、异常值、重复数据等问题。
2. 数据分析与挖掘
   • Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL接口查询大规模数据。
   • Pig：数据流语言和执行框架，用于简化Hadoop数据分析任务。
   • Mahout：基于Hadoop的机器学习库，提供分类、聚类等算法。
   • Spark MLlib：Spark的机器学习库，支持回归、分类、协同过滤等算法。
3. 实时数据处理
   • Kafka：分布式流平台，用于构建实时数据管道和流应用。
   • Storm：分布式实时计算系统，适合低延迟的流处理场景。
   • Spark Streaming：Spark的流处理模块，支持微批处理模式。

四、数据存储与管理

1. 关系型数据库
   • MySQL、PostgreSQL：传统关系型数据库，适合结构化数据存储和事务处理。
   • 数据库优化：索引设计、查询优化、分库分表等技能。
2. NoSQL数据库
   • MongoDB：文档型数据库，适合灵活存储非结构化数据。
   • Redis：内存数据库，支持高并发读写，适合缓存和实时计算场景。
   • Cassandra：分布式列存储数据库，适合高可用、高扩展的场景。
3. 数据仓库与数据湖
   • 数据仓库：如Hive、Impala，用于存储结构化历史数据，支持OLAP分析。
   • 数据湖：如Delta Lake、Iceberg，支持存储原始数据（结构化/非结构化），提供ACID事务和版本控制。

五、工程化与运维

1. 系统设计与架构
   • 分布式系统设计：理解CAP定理、一致性模型、数据分片等概念。
   • 高可用架构：设计容错、负载均衡、数据备份等机制。
   • 性能优化：调整集群参数、优化查询计划、使用缓存等提升系统性能。
2. 监控与运维
   • 监控工具：如Prometheus、Grafana，用于监控集群健康状态和性能指标。
   • 日志管理：使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈收集和分析日志。
   • 自动化运维：通过Ansible、Puppet等工具实现集群自动化部署和管理。
3. 安全与合规
   • 数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输。
   • 访问控制：通过Kerberos、LDAP等实现用户认证和授权。
   • 合规性：遵守GDPR、HIPAA等数据保护法规。

六、软技能与扩展能力

1. 问题解决能力
   • 能够快速定位和解决数据倾斜、内存溢出、网络延迟等常见问题。
2. 团队协作与沟通
   • 与数据科学家、业务分析师、开发工程师等跨职能团队有效协作。
3. 持续学习
   • 关注大数据领域的新技术（如Lakehouse架构、AI与大数据融合）和行业动态。