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數(shù)據(jù)工程的構(gòu)建技巧
2022-03-30
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由解決方案架構(gòu)師和數(shù)據(jù)工程師Mohammed M Jubapu撰寫

數(shù)據(jù)工程是當(dāng)今市場上最受歡迎的工作之一。數(shù)據(jù)無處不在，被認(rèn)為是新時(shí)代的石油。企業(yè)從不同的來源產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)工程師的任務(wù)就是組織數(shù)據(jù)信息的收集、處理和存儲(chǔ)。然而，要成為一名數(shù)據(jù)工程師，你需要具備一些優(yōu)秀的技能，如數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、ETL和數(shù)據(jù)倉庫、云計(jì)算以及編程語言。但問題來了，你是想擁有所有這些技能，還是體驗(yàn)過使用所有工具？這是最大的困境，特別是在有各種工具可以完成任務(wù)的技術(shù)中。

好吧，為了簡化這一點(diǎn)，讓我們喝一杯，直接進(jìn)入數(shù)據(jù)工程就業(yè)市場的最新技能集觀察，這肯定會(huì)給你現(xiàn)有的職業(yè)生涯增添動(dòng)力，或者幫助你開始你的數(shù)據(jù)工程之旅。

1-精通一種編程語言


是的，編程語言是數(shù)據(jù)工程的必備技能。大多數(shù)職位說明要求至少精通一種編程語言。這些語言是編寫ETL或數(shù)據(jù)管道框架所必需的。通用編程語言是掌握數(shù)據(jù)工程和管道所需的核心編程技能。其中，JavaandScalaare用于在Hadoop上編寫MapReduce作業(yè)；Pythonis是數(shù)據(jù)分析和管道的流行選擇，而Rubyy也是一個(gè)流行的應(yīng)用程序粘合劑。

2-Python是列出最多的技能


蟒蛇！蟒蛇！蟒蛇！是的，大約70%的工作概要要求具備Python技能，其次是SQL、Java、Scala和其他編程技能，如R、.NET、Perl、Shell腳本等。

3-Apache Spark在數(shù)據(jù)處理層的頂部閃耀


數(shù)據(jù)處理是將數(shù)據(jù)收集和操作成可用的和所需的形式。Apache Spark在數(shù)據(jù)處理層中名列前茅，其次是AWS Lambda、Elasticsearch、MapReduce、Oozie、Pig、AWS EMR等。Apache Spark是一個(gè)強(qiáng)大的開放源碼框架，以非?？斓乃俣忍峁┙换ナ教幚?、實(shí)時(shí)流處理、批處理和內(nèi)存處理、標(biāo)準(zhǔn)接口和易用性。

4-REST API經(jīng)常用于數(shù)據(jù)收集


對(duì)于任何需要分析或處理的數(shù)據(jù)，首先需要將其收集或攝取到數(shù)據(jù)管道中。Rest API是用于此目的的常用工具，其次是Sqoop、Nifi、Azure Data Factory、Flume、Hue等。

5-數(shù)據(jù)緩沖在Apache Kafka中很常見


數(shù)據(jù)緩沖是數(shù)據(jù)工程框架中的一個(gè)關(guān)鍵部分，當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)地方移動(dòng)到另一個(gè)地方時(shí)，需要臨時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以滿足大量數(shù)據(jù)的需求。Apache Kafka是一個(gè)常用的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，為實(shí)時(shí)獲取和處理流數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)化。流數(shù)據(jù)是由數(shù)以千計(jì)的數(shù)據(jù)源連續(xù)生成的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源通常同時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)記錄。流媒體平臺(tái)需要處理這種不斷涌入的數(shù)據(jù)，并按順序和增量地處理這些數(shù)據(jù)。這一類的其他工具有Kinesis、Redis Cache、GCP pub/sub等。

6-存儲(chǔ)數(shù)據(jù)-SQL或NOSQL


數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)以進(jìn)行處理、分析或可視化，以產(chǎn)生有價(jià)值的見解。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以采用數(shù)據(jù)倉庫、Hadoop、數(shù)據(jù)庫（包括RDBMS和NoSQL)、數(shù)據(jù)集市等形式。SQL技能最多，其次是Hive、AWS Redshift、MongoDB、AWS S3、Cassandra、GCP BigQuery等。

7-使用Tableau或PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化


數(shù)據(jù)可視化是以圖形、圖表或其他可視化格式表示數(shù)據(jù)或信息。它通信數(shù)據(jù)與圖像的關(guān)系。Tableau和PowerBI領(lǐng)先于SAP Business Objects、Qlik、SPSS、QuickSight、MicroStrategy等。

8-數(shù)據(jù)工程云平臺(tái)


有不同的云平臺(tái)或基于內(nèi)部的平臺(tái)，可以利用它們來處理不同的數(shù)據(jù)工程工具集。列出的典型有Hadoop、谷歌云平臺(tái)、AWS、Azure和Apprenda。

嗯，一個(gè)人不可能是一個(gè)大師或經(jīng)驗(yàn)豐富的所有技能和工具，它絕對(duì)不是強(qiáng)制性的擁有所有這些技能。但通常要求在每個(gè)數(shù)據(jù)管道框架類別中至少擁有一個(gè)，如用于云平臺(tái)的GCP、用于開發(fā)的Python、用于處理的Apache Spark、用于數(shù)據(jù)收集的Rest API、用于數(shù)據(jù)緩沖的Apache Kafka、用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的Hive和用于數(shù)據(jù)可視化的PowerBI。

學(xué)習(xí)，獲得技能，提升你的事業(yè)！祝你好運(yùn)&快樂的數(shù)據(jù)工程！



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