大数据开发工程师做啥的
全部回答（1）
1.大数据开发工程师必须精通Linux和Java。 这是最基本的，必须同时掌握。 学习没有特定的顺序。
2.熟悉大数据处理相关技术，包括但不限于Hadoop、Hbase、Hive等。
3.具有较强的开发能力，熟练使用相关开发语言，精通MapReduce设计方法或Spark计算框架。
4.熟悉大数据组件的开发、配置、维护和性能优化。
5.根据与您的项目或产品相关的特定业务场景来分析、计算和处理数据。
比较适合大数据开发工程师学习3到6个月左右。 如果有人带头，时间可能会短一些，但最好还是去培训机构学习。 我们擅长大数据开发，从最基础的开始，打好基础，再结合项目实践。 制定一个计划。 你必须有一个学习计划。 否则，你就会变得懒惰，学习周期就会无限延长。 如果你精通大数据，自然不用担心高薪工作。
数据开发工作如下：
负责公司大数据平台的开发和维护，负责相关工具平台的架构设计和产品开发，以实现持续集成平台大数据；主要从事网络日志大数据分析工作包括：数据提取、数据融合和网络日志分析，重点研究开发实时计算、流式计算、数据可视化等技术，并负责网络；安防业务主题建模等工作。
1.Java
JAVA作为一种编程语言，在大数据开发中有着广泛的应用，尤其是基于JAVA的，非常适合作为大数据应用的开发语言。
2.Linux系统和Hadoop生态
大数据开发框架是基于Linux系统构建的，因此您必须熟悉Linux开发环境。 Hadoop是一种大数据基础设施，可以构建大规模数据仓库，进行PB级数据存储、处理、分析、统计等服务。
3.Spark&StormEcosystem分布式计算框架
有了一定基础后，需要学习Spark大数据处理技、Mlib机器学习、GraphX图计算知识和Strom技术架构基础知识和原理。 Spark在性能和解决方案统一性方面具有很大优势，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。
大数据开发工程师和其他IT工程师的区别：
大数据开发工程师和数据分析工程师有什么区别？从工作内容来看，大数据开发主要负责大数据采集、数据清洗（ETL）、数据建模和数据应用开发。 总结起来就是数据分析工程师主要负责处理海量数据和大数据应用，通过挖掘有价值的数据为企业提供业务发展支撑
大数据开发学习路径：
学习大数据开发有一定的难度曲线零基础知识开始，首先要学习Java打基础一般情况下，可以学习Java中的SE和EE。 当然，想要快速入门，也可以阅读这本《Hive编程指南》（虽然很长，但对于大多数新手来说，是最容易入行的一本书）；大数据技术系统研究。
不同站点的工作内容不同：
1．大数据经理
工作内容：需求、进度、质量、成本管理。
2.一项倡议3.大数据产品经理
工作内容：规划和组织大数据相关项目，需要与需求部门、技术部门沟通协调。
4.业务理解和工具应用能力。
大数据发展展望
数据显示，大数据行业的就业岗位每年以20%以上的速度增长。 自然会有很大的就业机会，相信随着行业的快速发展，业务数量的不断增加，为公司业务增长连接大数据的新课程，大数据的发展一定会更好并且未来会更好。
