大数据程序员的工作职责是什么？

大数据开发要负责公司大数据平台产品的技术工作，如需求分析、架构设计、研发、以及性能分析工作；提升Hadoop集群的高可用性、高性能、高扩展特性；海量数据的导入优化工作；理和完善各类文档等工作。

大数据工程师需要具有良好的沟通能力、优秀的分析问题和问题解决能力；具备强烈的进取心和团队合作精神；具备数据库系统的基本理论知识。数据工程是一项战略性工作，其职责包括构建高性能算法、预测模型和概念证明，以及开发数据建模和挖掘所需的数据集流程。

大数据工程师都需要做哪些工作呢？

1、负责大数据领域场景化方案开发及相关模块测试工作；

2、负责核心功能需求分析与设计，编码、单元测试及功能交付。

3、参与数据平台的设计开发，构建高效、健壮的数据计算系统，保证高可用、稳定、低延迟的优质服务体验，

4、承担大数据平台服务组件的搭建和维护，优化现有的技术框架，形成配置化、可复用的数据技术能力；

5、通过数据模型跟踪和分析业务效果，为业务提出优化解决方案。

6、深度参与到大数据Hadoop、Yarn、Spark、Hive、HBase、Kafka、Zookeeper、Flume、AI平台等组件的研发、交付及解决方案支撑；

7、探索云服务化实现的前沿技术，并负责大数据服务的架构设计、开发、测试及运维。

成为大数据工程师可以拥有一个与跨学科团队合作的机会，与数据架构师、建模师和 IT 专家密切合作以实现不同的项目目标。学习云计算、编码技能和数据库设计的基础知识，是作为数据科学职业生涯的起点；比较考验综合能力：

编码：熟练掌握编码语言对于这个职位至关重要，系统地学习和练习这些技能。常见的编程语言包括 SQL、NoSQL、Python、Java、R 和 Scala。

关系和非关系数据库：数据库是最常见的数据存储解决方案之一。你应该熟悉关系数据库和非关系数据库，以及它们的工作方式。

ETL（提取、转换和加载）系统： ETL 是将数据从数据库和其他来源移动到单个存储库（如数据仓库）的过程。

数据存储：并非所有类型的数据都应该以相同的方式存储，尤其是在涉及大数据时。例如，当你为公司设计数据解决方案时，你会想知道何时使用海量数据和数据仓库。

自动化和脚本：自动化是处理大数据的必要部分，因为组织能够收集如此多的信息。你应该能够编写脚本来自动执行重复性任务。

机器学习：虽然机器学习更受数据科学家关注，但掌握基本概念有助于更好地了解团队中数据科学家的需求。

大数据工具：数据工程师不仅仅使用常规数据。他们通常负责管理大数据。工具和技术在不断发展，并因公司而异，一些流行的工具和技术包括 Hadoop、Hive 和 Kafka。

云计算：随着公司越来越多地将物理服务器换成云服务，你需要了解云存储和云计算。

数据安全：虽然一些公司可能有专门的数据安全团队，但许多大数据工程师仍然会负责一些安全管理和存储数据，以防止数据丢失或被盗。

数据工程领域是一个不断发展的领域，它可以使大数据工程师的岗位更加复杂。但它也提供了更多的工作机会。

你可以担任数据工程师、高级云数据工程师、高级数据工程师和大数据工程师等角色。

大数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。基本上成为数据“构建者”是一个激动人心的时刻，如果你喜欢使用新工具并且可以跳出关系数据库的框框思考，那么你将处于帮助公司适应该行业需求的主要位置。

Python功能强大、应用广泛

曾有人说，Python除了不能生孩子，什么都能做。虽然是一句玩笑话，但也从一定程度上说明了Python的强大以及被应用的广泛。

Python因具有简单、高效等特点，已经被前端开发、后端开发、爬虫开发、人工智能、大数据、物联网等领域使用。

在企业越来越追求效率的背景下，Python还被大量用在数据处理相关的领域中，比如职场人利用Python实现自动化办公。

随着Python的优势越来越突出，无论是企业，还是职场人都愿意使用Python，这也是导致Python逐渐处于各大编程语言排行榜前列的原因之一。

Python为职场加分搭配大数据开发可拥有高薪offer

人生苦短，我学Python。当下，Python是职场人争相学习的高效编程语言，利用好了，便可以给自己的职场加分。

但Python除了能给职场加分之外，还能用来找到一份高薪工作。据第三方平台职友集最新统计，Python开发工程师在一线城市北京的均薪高达22.8k！

在一切皆可数据的时代，会数据分析的人才格外受企业青睐。将Python和数据结合起来的人，更是可以站在高薪工作的塔尖。

除了工资高之外，据相关数据统计，我国企业对数据开发人才的需求量每天便新增1.5万人！据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，2021年大数据人才缺口高达250万！

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+大数据详细学习路线

第一阶段：大数据开发入门

1、MySQL数据库及SQL语法

MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。

2、Kettle与BI工具

Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。

3、Python与数据库交互

实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”

第二阶段：大数据核心基础

1、Linux

Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。

2、Hadoop基础

2022最新大数据Hadoop入门教程，最适合零基础自学的大数据

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。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，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

3、大数据开发Hive基础

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

第三阶段：千亿级数仓技术

企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

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以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。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；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；挖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。

第四阶段：PB内存计算

1、Python编程基础+进阶

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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

Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

2、Spark技术栈

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

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。

3、大数据Flink技术栈

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。

4.Spark离线数仓工业项目实战

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

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。