經常有小夥伴和我諮詢大數據怎麼學，我覺得有必要寫一下關於大數據開發的具體方向，下次就不用苦哈哈的打字回覆了。直接回覆文章。
1.大數據崗位劃分
我們通常說的大數據開發主要分爲三大方向：
1.1數據平臺開發工程師
主要從事後端開發，結合Hadoop，flink，spark等做二次開發，基於底層框架開發自己公司定製化的大數據產品，保障公司大數據技術平臺的功能完整性和可用性，側重Java等程序語言的後端開發能力以及對框架的瞭解。
1.2數據倉庫工程師
主要從事數據建模，數據質量建設，數據治理，構建業務體系需要的數據等工作。側重對數倉數據流轉過程的理解以及SQL能力，還有使用程序語言處理數據的能力。例如java，scala，python，R等。
需要工程師對大數據生態各種組件有更多的瞭解和使用經驗，尤其對數據倉庫組件要有使用調優的能力。
1.3數據分析工程師
基於業務做一些數據分析以及數據挖掘的工具，技術要求是重度SQL使用者，Python各種分析庫的使用，設置還需要具備數據挖掘能力。統計學相關的知識對該崗位有很大幫助。
要求工程師具備數據分析，理解數據價值的能力。
2.對應需要具備的能力
理解了大數據開發的三條鏈路，我們再來理解作爲一個大數據行業的開發人員，我們要具備什麼能力。
2.1數據平臺開發工程師
數據平臺開發工程師該崗更像是一個完全的後端開發，只不過技術領域範圍更偏向於大數據領域的開發組件一些。完全可以按後端工程師的技術鏈路進行學習和提升自己。
2.2數據倉庫工程師
數據倉庫工程師是一個核心。在這塊不同公司對數倉有着不同的要求。但整體彙總下來，無非以下幾個方面。
- 對整個數據流轉鏈路有這深刻的認知，並且具有完善的數據建模理論體系知識。
- 優秀的數據處理能力，包括但不限於Hadoop生態，Spark生態，Flink生態的數據處理和優化能力。
- 具備良好的技術選型能力，包括從數據集成，數據存儲，數據計算，到數據應用側的組件技術選型。
- 具備數據治理能力，對數據鏈路的數據質量以及數據風險等有全面認知，能夠提出並執行數據治理方案，保障公司的數據質量和數據成本及數據安全等。
如果以上四個方面，都自認爲已經達到了不錯的能力，那麼作爲個人來說，可能就已經是一個合格的高級數據倉庫工程師了。
2.3數據分析工程師
針對數據分析工程師的要求，更像是對一個完全業務人員的要求，甚至有些企業會將該崗位進一步細分爲商業數據分析師（商分）和數據產品經理（數據產品）來進行更詳細的差異化要求。
數據分析工程師概括性的應該具備以下幾個方面的能力。
- 良好的數據分析工具使用能力，一般指各種SQL以及Python等。
- 豐富的數據分析方法和算法理論知識，一般指統計學上的各種理論知識。
- 業務敏感，業務數據需求理解和良好溝通。
- 具有分析報告撰寫和提出解決方案的能力。
- 具備一定的數據挖掘能力，能夠支持更進一步的數據分析和數據預測。
以上五個方面層層遞增，同樣，如果滿足該五個方面的能力，那麼對個人來說，已經是一個合格的高級數據分析工程師了。
整體來說，技術屬性這三個崗位是逐層遞減的，入門難度也是逐層遞減的。
但是在高級開發的層面又不分你我了。
以上爲整個大數據類崗位發展詳細解釋。大數據運維崗，那又是另一個故事了。
3.大數據技術體系
整個大數據技術體系又分爲哪些部分呢？
3.1按功能劃分
- 離線大數據體系
離線數據開發過程中的技術，組件以及理論體系
- 實時大數據體系
實時數據開發過程中的技術，組件以及理論體系
- 常見OLAP數據庫
數據分析領域的技術應用
- 數據湖
數據湖完整解決方案
3.2按技術體系劃分
- Java基礎，併發及虛擬機
理解這部分是因爲大數據很多組件都是和java密不可分的，報錯信息裏充滿了Java的相關知識。
- 大數據組件部分（離線+實時）
大數據體系的組件Hadoop，Hive，Hbase，Kafka，Spark，Flink等的應用，優化，理論，底層原碼等等。
- 離線數倉和實時數倉建設
離線數倉和實時數倉理論，建模經驗，優化方案
- 調度系統，OneData理論
構建完整的調度體系，數據一體化理論。
- 常見的OLAP數據庫
數據分析領域的技術應用
- 數據湖
數據湖完整解決方案
- 數據治理知識體系
數據治理相關知識。
以上，本期全部內容。
感謝閱讀。
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