很多人都听过大数据工程师，但却很少人知道他们是做什么的？下面就带大家一起来了解一下大数据工程师的日常。

如果你对大数据感兴趣，下面的内容你一定要看看：

大数据工程师是做什么的？

分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：

1—找出过去事件的特征：通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为；

2—预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势；

3—找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

大数据工程师的一天

和很多程序员的工作岗位一样，大数据工程桩的实际日常工作量大部分取决于公司规模，归根结底就是原始数据剥离源头，变成干净的数据，妥善保存、并进行分析的过程。

• 如果你在一家小公司，可能职位定义不太明确，你需要参与到各项工作当中去；
• 但如果你在大公司，职位定义会更加明确一些，每个岗位都有固定的工作量。

日常工作内容：

数据采集-->数据清洗-->数据储存-->数据统计分析统计分析-->大数据可视化

1、数据采集：用Flume监管接受这种分散的日志，完成分散日志的汇聚，收集。

2、数据清洗：为了更好地确保数据中下游的"数据统计分析统计分析"能取得较为优质的数据信息，必须对这种纪录开展过虑或是字段名数据信息回填土。

3、数据储存：清理后的统计数据可以落地式入到数据库管理(Hive)，供中下游做无网剖析。

4、数据统计分析统计分析：数据统计分析是数据流分析的中下游，交易来源于上下游的数据信息。

5、大数据可视化：用数据表格、数据图表等直接的方式展现上下游"数据统计分析统计分析"的数据信息。

大数据学习路线：

Linux-->MySQL-->Kettle-->BI工具-->Zookeeper-->Hadoop HDFS-->Hadoop MapReduce-->Hadoop YARN-->Hive-->CDH-->基于阿里数仓分层架构-->Hive + Presto-->Hive 性能调优-->调度-->Python编程-->Spark-->Flink Core-->数据结构-->高频算法-->面试真题-->大厂架构

 完整的Python+大数据学习路线在这里，包含从入门到进阶4个阶段内容，7套课程，196+小时的内容，希望可以帮助大家顺利学习Python呀！

学习阶段	主要内容
Python基础编程	Python基础语法、Python数据处理、函数、文件读写、面向对象、异常处理、模块和包
Python编程进阶	网络编程、多任务编程、高级语法、Python编程综合项目
MySQL	MySQL与SQL、Kettle与BI工具、Pymysql
大数据Hadoop技术栈	Linux、大数据基础和硬件介绍、Zookeeper、HDFS、MapReduce、YARN、Hive基础、Hive高阶
Pandas & Spark技术栈	Pandas及可视化技术、Spark基础、Spark Core、Spark SQL、Structured Streaming、Spark综合案例
实时计算基础	万亿级NoSQL海量数据存储、Flume实时数据采集、分布式流处理平台、NoSQL

2022年Python+大数据学习路线图，源码笔记，最优学习资源_黑马程序员官方的博客-CSDN博客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，所以今天特别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！文章目录前言第一阶段 大数据开发入门1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通第二阶段 大数据核心基础2022版大数据Hadoop入门教程第三阶段 千亿级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）第四阶段 PB内存计算1.pythohttps://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/122306552

大数据项目案例-富华阳光保险

保险精算项目需要计算海量明细保单数据，以便生成财务报表。项目使用SparkSQL来计算，时效大大提高，增强保险公司的商业信誉。项目将多部门的业务数据库同步到hive数据集市，使用SparkSQL加载源数据表（保单表12亿保单，客户表8千万客户等），计算保单的保费、现金价值、准备金等明细，提供给财务部门收费或支出，最后对保单汇总计算（业务发展类指标，成本费用类指标等），并向业务人员做数据展示。

设计架构图

项目设计架构分别从数据源，数据采集，到数仓建设，数据分析，以及数据可视化，整体设计构建

技术架构图

技术架构解决方案，分别从离线数据存储分析、任务调度、实时数据采集分析、元数据治理、服务器性能监控，共5个大的方案展开与实现。

大数据工程师要具备哪些能力？

1、沟通能力

不管是跟技术部门，还是非技术部门都是需要加强联系的。因此大数据工程师需要跟同事或者领导来不断沟通，才能达到工作效率最大化。

2、逻辑能力

大数据工程师需要具备很强的逻辑分析能力。一个公司里边大数据会有很多，方方面面的数据都可能被拿到手。而大数据工程师就需要从中找出哪些是对公司发展最为重要的，哪些是不重要的。

3、编码能力

编码与开发能力是作为大数据工程师的重要要求，掌握Python、SQL等技能，这在大数据当中非常关键。

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