1.什么是数据工程师
数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，感兴趣的可以看一下多智时代的相关文章。在这里，我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么?
集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件
数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等
数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等
这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。
2.集群运维
数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。
因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。
由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力：Linux。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。
由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。
3.ETL
ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。
4.系统开发
我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是JavaWeb这一套了，当然Python也是挺方便的。
需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下，Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。
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