
由解決方案架構(gòu)師和數(shù)據(jù)工程師Mohammed M Jubapu撰寫(xiě)
數(shù)據(jù)工程是當(dāng)今市場(chǎng)上最受歡迎的工作之一。數(shù)據(jù)無(wú)處不在,被認(rèn)為是新時(shí)代的石油。企業(yè)從不同的來(lái)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(kù)、大數(shù)據(jù)、ETL和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云計(jì)算以及編程語(yǔ)言。但問(wèn)題來(lái)了,你是想擁有所有這些技能,還是體驗(yàn)過(guò)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(jiǎn)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(chǎng)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(kāi)始你的數(shù)據(jù)工程之旅。
是的,編程語(yǔ)言是數(shù)據(jù)工程的必備技能。大多數(shù)職位說(shuō)明要求至少精通一種編程語(yǔ)言。這些語(yǔ)言是編寫(xiě)ETL或數(shù)據(jù)管道框架所必需的。通用編程語(yǔ)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(xiě)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。
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。
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(kāi)放源碼框架,以非常快的速度提供交互式處理、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。
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。
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(lèi)的其他工具有Kinesis、Redis Cache、GCP pub/sub等。
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(jiàn)解。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、Hadoop、數(shù)據(jù)庫(kù)(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。
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。
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(lái)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(lèi)別中至少擁有一個(gè),如用于云平臺(tái)的GCP、用于開(kāi)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(lè)的數(shù)據(jù)工程!
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