企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫工程師培訓(xùn)
國王的咖啡
護(hù)手霜adb
大數(shù)據(jù)工程師要學(xué)什么課程？沒接觸過大數(shù)據(jù)的人也許不知道大數(shù)據(jù)工程師是什么，更別說知道大數(shù)據(jù)工程師要學(xué)什么課程了。我們先來說下大數(shù)據(jù)工程師是做什么的吧。是負(fù)責(zé)公司互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)職位，對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行開發(fā)和(或)維護(hù)，需要具備超強(qiáng)的邏輯思維，精通各種語言，需要有相當(dāng)好的毅力和耐心。光環(huán)大數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程分為如下幾個(gè)階段：第一階段：java核心學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)內(nèi)容：Java核心內(nèi)容學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算符，數(shù)組、類與對(duì)象；掌握IO流與反射、多線程、JDBC。完成目標(biāo)：Java多線程模擬多窗口售票，Java集合框架管理。第二階段: JavaEE課程大綱學(xué)習(xí)內(nèi)容：JavaEE核心內(nèi)容學(xué)習(xí)目標(biāo)：Mysql數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)，Jdbc 基礎(chǔ)概念和操作掌握HTML和CSS語法、Java核心語法完成目標(biāo)：京東電商網(wǎng)站項(xiàng)目、2048小游戲。第三階段：Linux精講學(xué)習(xí)內(nèi)容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed學(xué)習(xí)目標(biāo)：搭建負(fù)載均衡、高可靠的服務(wù)器集群，可大網(wǎng)站并發(fā)訪問量，保證服務(wù)不間斷完成目標(biāo)：Linux環(huán)境搭建、shell腳本小游戲 貪吃蛇。第四階段：Hadoop生態(tài)體系學(xué)習(xí)內(nèi)容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握HDFS原理、操作和應(yīng)用開發(fā)，掌握分布式運(yùn)算、Hive數(shù)據(jù)倉庫原理及應(yīng)用。完成目標(biāo)：微博數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析、汽車銷售大數(shù)據(jù)分析第五階段：Storm實(shí)時(shí)開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容：Zookeeper、HBase、Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握Storm程序的開發(fā)及底層原理，具備開發(fā)基于Storm的實(shí)時(shí)計(jì)算程序的能力。完成目標(biāo)：實(shí)時(shí)處理新數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)庫，處理密集查詢并行搜索處理大集合的數(shù)據(jù)。
乖乖鄧子
1.大數(shù)據(jù)工程師工作中會(huì)做什么？集群運(yùn)維：安裝、測(cè)試、運(yùn)維各種大數(shù)據(jù)組件數(shù)據(jù)開發(fā)：細(xì)分一點(diǎn)的話會(huì)有ETL工程師、數(shù)據(jù)倉庫工程師等數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)：偏重Web系統(tǒng)開發(fā)，比如報(bào)表系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等這里面有很多內(nèi)容其實(shí)是十分重合的，下面大致聊一下每一塊內(nèi)容大致需要學(xué)什么，以及側(cè)重點(diǎn)。2.集群運(yùn)維數(shù)據(jù)工程師，基本上是離不開集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有專門的運(yùn)維幫你搞定，新組件的引入一般都要自己來動(dòng)手的。因此這就要求數(shù)據(jù)工程師了解各種大數(shù)據(jù)的組件。由于要自己的安裝各種開源的組件，就要求數(shù)據(jù)工程師要具備的能力： Linux 。要對(duì)Linux比較熟悉，能各種自己折騰著玩。由于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)基本上是 JVM系的，因此在語言上，就不要猶豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要學(xué)的很深，Scala就看情況了。3. ETLETL在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主要體現(xiàn)在各種數(shù)據(jù)流的處理。這一塊一方面體現(xiàn)在對(duì)一些組件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是編程語言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系統(tǒng)開發(fā)我們大部分的價(jià)值最后都會(huì)由系統(tǒng)來體現(xiàn)，比如報(bào)表系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)。因此就要求有一定的系統(tǒng)開發(fā)能力，最常用的就是 Java Web這一套了，當(dāng)然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般數(shù)據(jù)開發(fā)跑不掉的就是各種提數(shù)據(jù)的需求，很多是臨時(shí)和定制的需求，這種情況下， Sql就跑不掉了，老老實(shí)實(shí)學(xué)一下Sql很必要。如何入門？前面提到了一些數(shù)據(jù)工程師會(huì)用到的技能樹，下面給一個(gè)入門的建議，完全個(gè)人意見。1.了解行業(yè)情況剛開始一定要了解清楚自己和行業(yè)的情況，很多人根本就分不清招聘信息中的大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別就說自己要轉(zhuǎn)行，其實(shí)是很不負(fù)責(zé)的。不要總是趕熱點(diǎn)，反正我就是經(jīng)常被鄙視做什么大數(shù)據(jù)開發(fā)太Low，做數(shù)據(jù)就要做數(shù)據(jù)挖掘，不然永遠(yuǎn)都是水貨。2.選擇學(xué)習(xí)途徑如果真是清楚自己明確地想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)開發(fā)了，要考慮一下自己的時(shí)間和精力，能拿出來多少時(shí)間，而且在學(xué)習(xí)的時(shí)候最好有人能多指點(diǎn)下，不然太容易走彎路了。在選擇具體的學(xué)習(xí)途徑時(shí)，要慎重一點(diǎn)，有幾個(gè)選擇：自學(xué)報(bào)班找人指點(diǎn)別的不說了，報(bào)班是可以考慮的，不要全指望報(bào)個(gè)輔導(dǎo)班就能帶你上天，但是可以靠他幫你梳理思路。如果有專業(yè)從事這一行的人多幫幫的話，是最好的。不一定是技術(shù)好，主要是可溝通性強(qiáng)。3.學(xué)習(xí)路線學(xué)習(xí)路線，下面是一個(gè)大致的建議：第一階段先具備一定的Linux和Java的基礎(chǔ)，不一定要特別深，先能玩起來，Linux的話能自己執(zhí)行各種操作，Java能寫點(diǎn)小程序。這些事為搭建Hadoop環(huán)境做準(zhǔn)備。學(xué)習(xí)Hadoop，學(xué)會(huì)搭建單機(jī)版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，寫一些MR的程序。接著學(xué)學(xué)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的其它大數(shù)據(jù)組件，比如Spark、Hive、Hbase，嘗試去搭建然后跑一些官網(wǎng)的Demo。Linux、Java、各種組件都有一些基礎(chǔ)后，要有一些項(xiàng)目方面的實(shí)踐，這時(shí)候找一些成功案例，比如搜搜各種視頻教程中如何搞一個(gè)推薦系統(tǒng)，把自己學(xué)到的用起來。第二階段到這里是一個(gè)基本的階段了，大致對(duì)數(shù)據(jù)開發(fā)有一些了解了。接著要有一些有意思內(nèi)容可以選學(xué)。數(shù)據(jù)倉庫體系：如何搞數(shù)據(jù)分層，數(shù)據(jù)倉庫體系該如何建設(shè)，可以有一些大致的了解。用戶畫像和特征工程：這一部分越早了解越好。一些系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)思路：比如調(diào)度系統(tǒng)、元數(shù)據(jù)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)這些系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)。第三階段下面要有一些細(xì)分的領(lǐng)域需要深入進(jìn)行，看工作和興趣來選擇一些來深入進(jìn)行分布式理論：比如Gossip、DHT、Paxo這些構(gòu)成了各種分布式系統(tǒng)的底層協(xié)議和算法，還是要學(xué)一下的。數(shù)據(jù)挖掘算法：算法是要學(xué)的，但是不一定純理論，在分布式環(huán)境中實(shí)現(xiàn)算法，本身就是一個(gè)大的挑戰(zhàn)。各種系統(tǒng)的源碼學(xué)習(xí)：比如Hadoop、Spark、Kafka的源碼，想深入搞大數(shù)據(jù)，源碼跑不掉。
小小小雨桐
1.大數(shù)據(jù)架構(gòu)東西與組件
企業(yè)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的搭建，多是挑選根據(jù)開源技能結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)的，這其中就包含Hadoop、Spark、Storm、Flink為主的一系列組件結(jié)構(gòu)，及其生態(tài)圈組件。
2.深化了解SQL和其它數(shù)據(jù)庫解決方案
大數(shù)據(jù)工程師需要了解數(shù)據(jù)庫辦理體系，深化了解SQL。相同其它數(shù)據(jù)庫解決方案，例如Cassandra或MangoDB也須了解，由于不是每個(gè)數(shù)據(jù)庫都是由可識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)建。
3.數(shù)據(jù)倉庫和ETL東西
數(shù)據(jù)倉庫和ETL才能對(duì)于大數(shù)據(jù)工程師至關(guān)重要。像Redshift或Panoply這樣的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，以及ETL東西，比方StitchData或Segment都十分有用。
4.根據(jù)Hadoop的剖析
對(duì)根據(jù)Apache Hadoop的數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知識(shí)存儲(chǔ)是必需的。
5.編碼
編碼與開發(fā)才能是作為大數(shù)據(jù)工程師的重要要求，主要掌握J(rèn)ava、Scala、Python三門語言，這在大數(shù)據(jù)當(dāng)中十分關(guān)鍵。
中基惠通
1.大數(shù)據(jù)架構(gòu)東西與組件企業(yè)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的搭建，多是挑選根據(jù)開源技能結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)的，這其中就包含Hadoop、Spark、Storm、Flink為主的一系列組件結(jié)構(gòu)，及其生態(tài)圈組件。2.深化了解SQL和其它數(shù)據(jù)庫解決方案大數(shù)據(jù)工程師需要了解數(shù)據(jù)庫辦理體系，深化了解SQL。相同其它數(shù)據(jù)庫解決方案，例如Cassandra或MangoDB也須了解，由于不是每個(gè)數(shù)據(jù)庫都是由可識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)建。3.數(shù)據(jù)倉庫和ETL東西數(shù)據(jù)倉庫和ETL才能對(duì)于大數(shù)據(jù)工程師至關(guān)重要。像Redshift或Panoply這樣的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，以及ETL東西，比方StitchData或Segment都十分有用。4.根據(jù)Hadoop的剖析對(duì)根據(jù)Apache Hadoop的數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知識(shí)存儲(chǔ)是必需的。5.編碼編碼與開發(fā)才能是作為大數(shù)據(jù)工程師的重要要求，主要掌握J(rèn)ava、Scala、Python三門語言，這在大數(shù)據(jù)當(dāng)中十分關(guān)鍵。
芊芊百合Y0Y
bi工程師包含了數(shù)據(jù)倉庫工程師的工作數(shù)據(jù)倉庫工程師在建立數(shù)據(jù)倉庫的工作時(shí)又得干etl的工作換句話說bi是整個(gè)商業(yè)智能的大概念而商業(yè)智能的支撐正是數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的建立靠的是etl
優(yōu)質(zhì)工程師考試問答知識(shí)庫