大數(shù)據(jù)工程師是工作范圍是怎樣的?大數(shù)據(jù)從概念到落地，在國(guó)內(nèi)的發(fā)展其實(shí)主要就是這幾年，而正是在這幾年當(dāng)中，隨著大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，大數(shù)據(jù)人才需求還將進(jìn)一步加大。

大數(shù)據(jù)需要掌握的技能：

目前的大數(shù)據(jù)處理主要有兩個(gè)軟件框架，Hadoop和Spark。從各家公司的招聘要求來(lái)看，想要從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，掌握Hadoop或者Spark是不可少的。

Hadoop三大件包括HDFS、Yarn和MapReduce。大數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)用HDFS，Yarn是其自帶的一個(gè)資源管理框架，而MapReduce是一個(gè)分布式計(jì)算框架，跑在Yarn上，配合HDFS用來(lái)做分布式數(shù)據(jù)計(jì)算。

Spark相當(dāng)于MapReduce的改進(jìn)版，寫分布式計(jì)算任務(wù)時(shí)，從代碼上看更簡(jiǎn)潔，而且它支持大家都喜歡的python，上手比較快。

從目前的技術(shù)趨勢(shì)來(lái)看，Spark風(fēng)頭正勁，而Hadoop、Storm的一些組件則在消退。分布式計(jì)算框架Hadoop MapReduce，以其穩(wěn)定性著稱。但他是基于磁盤IO的計(jì)算框架，在迭代計(jì)算和交互式數(shù)據(jù)挖掘方面性能較差。正是因?yàn)镸apReduce的痛點(diǎn)，基于內(nèi)存的計(jì)算框架Spark才應(yīng)運(yùn)而生。

當(dāng)然，這些技術(shù)框架的學(xué)習(xí)，對(duì)有技術(shù)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)的小伙伴，直接開(kāi)始上手學(xué)習(xí)也沒(méi)問(wèn)題，但是沒(méi)有是基礎(chǔ)薄弱轉(zhuǎn)行的小伙伴，需要先從打好基礎(chǔ)。

日常生活中的大數(shù)據(jù)：

1、上下班地鐵站

在一些大都市，地鐵對(duì)每一個(gè)上班族來(lái)說(shuō)，肯定是在熟悉不過(guò)的事情，地鐵的人流量大家也是深有體會(huì)的，通過(guò)一個(gè)小小的公交卡片就能非常快捷方便收集到每一個(gè)地鐵站，每個(gè)時(shí)間段的客流量，根據(jù)這些客流量也能準(zhǔn)確的計(jì)算出平時(shí)的出現(xiàn)高峰期，以及從而做出正確的決策，比如在哪個(gè)時(shí)間段，那個(gè)站點(diǎn)需要進(jìn)行人流的控制來(lái)緩解交通出行的壓力。

2、每日的閱讀數(shù)據(jù)

現(xiàn)在基本上每個(gè)人都有一部智能手機(jī)，不論是商場(chǎng)，還是在家里，還是在其他任何地方，相信好多低頭族都在不停的刷著手機(jī)，也在每時(shí)每刻的的產(chǎn)生著海量數(shù)據(jù)。

3、每日的購(gòu)物數(shù)據(jù)

各種各樣的電商網(wǎng)站，各種各樣的物品，都在時(shí)時(shí)刻刻的產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)，自從有了互聯(lián)網(wǎng)，每分鐘的交易數(shù)與傳統(tǒng)的生意相比提高了成千上萬(wàn)倍(遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止成千上萬(wàn))。

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