数据仓库etl编程_莱牛教育：浅谈大数据ETL大数据工程师所需具备的能力

在当今这个数据大爆炸的时代，海量的数据存储、处理、分析、管理成为各大企业在数字经济时代的新的挑战。大数据工程师作为对海量数据进行处理、分析的专业型技能人才，对各大企业迅速转型到数字经济领域都起到非常重要的作用。那么，作为大数据ETL工程师需要具备哪些能力呢？

首先，作为一个ETL工程师来说，需要具备良好的思维逻辑以及不断学习进取的能力。因为大数据ETL工程师一方面与海量数据进行处理，另一方面也需要对客户进行沟通。如何对客户提供的数据进行对客户需求的开发，如何能让客户知道这些数据之后所能给客户所带来的效果，都需要工程师去进行沟通、处理。良好的逻辑思维可以使得工程师在对数据处理之时，有清晰、明确的关联方向，有确定的思维框架，使得工作起来事半功倍。

其次，一名工程师还需要对专业技能方面掌握熟悉。企业对于用人来说是需要对企业创造价值的，工程师价值所在于对专业技能的掌握熟悉，一般大数据ETL开发工程师所掌握的工具如下：

数据库：Oracle数据库，熟悉编程的人应该都清楚，数据库常用的几款(MySQL、SqlServer、Oracle等)，但是在这个大数据时代，一些中小型数据库在一些场景可以使用，但是在数据量庞大到一定程度的时候，中小型数据库会显得很吃力。Oracle数据库是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

操作系统：Linux。Linux是一款免费的操作系统，并且代码是开源的，同时可以任意修改其源代码。这是其他操作系统所不具备的。同时在Linux下，可以模拟运行常见的DOS、Windows的程序。

常用ETL工具：kettle、DataStage、润乾等工具。Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。DataStage是数据变换和移动是对源数据进行选择和转换并映射为目标系统所需格式的过程。该过程将处理数据，使它与业务、域和完整性规则保持一致，并与目标环境中的其他数据保持一致。具有满足最苛刻的数据集成需求所需的功能性、灵活性和可伸缩性。

常用框架及其他知识：Hadoop、数据仓库等。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

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