大数据开发工程师招聘要求高吗？

大数据开发工程师招聘要求高吗？大数据开发工程师该岗位对于技术要求较高，有一定的技术门槛。大数据工程师不少细分方向，不同的方向需要具备不同的知识结构，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。

大数据开发工程师负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发、平台建设及维护等内容。必须数据仓库、hadoop生态体系、计算及二次开发、大数据平台工具的开发：开发平台、调度系统、元数据平台等工具。

大数据开发做什么？

大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

大数据开发应具备的技能：

目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。

大数据开发工程师招聘要求较高，接下来下边分享下一些企业对于该岗位的要求：

A公司大数据开发工程师招聘要求：

工作职责：

1、基于海量数据，支持业务对数据的分析和使用；

2、支持业务处理数据的流式处理、分析客户行为等。

任职要求：

1、精通至少一门编程语言，熟练运用各种常用算法和数据结构，有独立的实现能力；

2、熟悉常用的开源组件：Hadoop/Hive/Spark/Storm，并了解其特性和使用场景优先；

3、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算至少某一方面，有较深的理论研究和实践经验优先；

4、数据分析、推荐、机器学习、数据挖掘相关的开发工作优先。

B公司大数据开发工程师招聘要求：

职责描述：

1.负责大数据接入、存储、分析、监控等系统的开发工作。

2.负责业务数据的采集、存储、清洗、分析和数据逻辑接口开发。

3.负责Hive、Spark、HBase、Kafka等组件的性能优化工作。

4.大规模数据分析、数据挖掘和机器学习算法的实现。

任职要求：

1、本科以上学历，计算机、数学相关专业，1年以上基于大数据开发经验；

2、理解分布式系统概念、思想，扎实的编程基础，熟悉Hadoop(HDFS/MapReduce/Hive/HBase)、Spark、Kafka、Flume、Dubbo等类框架两种以上，至少有1个以上成熟项目经验；

3、熟悉Java、python至少一种开发语言，熟悉SQL开发和调优，熟悉Linux操作系统；

4、能独立开展离线数据分析、流数据计算、海量数据实时查询等相关应用的开发工作；

5、能独立分析和解决问题，有较强的书面与口头沟通表达能力；

6、工作踏实，良好的团队工作和协作能力；

大数据工程师的工作内容简单通俗的来说就是分析历史、预测未来、优化选择。要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识：数学基础、统计学基础和计算机基础。具备数学基础、统计学基础知及计算机基础。能够搭建与优化大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台；基于大数据平台的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具，数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维，以及多租户与权限控制策略的实现；研发基于大数据平台的数据仓库平台产品。

根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。

在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台