
由解决方案架构师和数据工程师Mohammed M Jubapu撰写
数据工程是当今市场上最受欢迎的工作之一。数据无处不在,被认为是新时代的石油。企业从不同的来源产生大量的数据,数据工程师的任务就是组织数据信息的收集、处理和存储。然而,要成为一名数据工程师,你需要具备一些优秀的技能,如数据库、大数据、ETL和数据仓库、云计算以及编程语言。但问题来了,你是想拥有所有这些技能,还是体验过使用所有工具?这是最大的困境,特别是在有各种工具可以完成任务的技术中。
好吧,为了简化这一点,让我们喝一杯,直接进入数据工程就业市场的最新技能集观察,这肯定会给你现有的职业生涯增添动力,或者帮助你开始你的数据工程之旅。
是的,编程语言是数据工程的必备技能。大多数职位说明要求至少精通一种编程语言。这些语言是编写ETL或数据管道框架所必需的。通用编程语言是掌握数据工程和管道所需的核心编程技能。其中,JavaandScalaare用于在Hadoop上编写MapReduce作业;Pythonis是数据分析和管道的流行选择,而Rubyy也是一个流行的应用程序粘合剂。
蟒蛇!蟒蛇!蟒蛇!是的,大约70%的工作概要要求具备Python技能,其次是SQL、Java、Scala和其他编程技能,如R、.NET、Perl、Shell脚本等。
数据处理是将数据收集和操作成可用的和所需的形式。Apache Spark在数据处理层中名列前茅,其次是AWS Lambda、Elasticsearch、MapReduce、Oozie、Pig、AWS EMR等。Apache Spark是一个强大的开放源码框架,以非常快的速度提供交互式处理、实时流处理、批处理和内存处理、标准接口和易用性。
对于任何需要分析或处理的数据,首先需要将其收集或摄取到数据管道中。Rest API是用于此目的的常用工具,其次是Sqoop、Nifi、Azure Data Factory、Flume、Hue等。
数据缓冲是数据工程框架中的一个关键部分,当数据从一个地方移动到另一个地方时,需要临时存储数据以满足大量数据的需求。Apache Kafka是一个常用的分布式数据存储,为实时获取和处理流数据进行了优化。流数据是由数以千计的数据源连续生成的数据,这些数据源通常同时发送数据记录。流媒体平台需要处理这种不断涌入的数据,并按顺序和增量地处理这些数据。这一类的其他工具有Kinesis、Redis Cache、GCP pub/sub等。
数据需要存储以进行处理、分析或可视化,以产生有价值的见解。数据存储可以采用数据仓库、Hadoop、数据库(包括RDBMS和NoSQL)、数据集市等形式。SQL技能最多,其次是Hive、AWS Redshift、MongoDB、AWS S3、Cassandra、GCP BigQuery等。
数据可视化是以图形、图表或其他可视化格式表示数据或信息。它通信数据与图像的关系。Tableau和PowerBI领先于SAP Business Objects、Qlik、SPSS、QuickSight、MicroStrategy等。
有不同的云平台或基于内部的平台,可以利用它们来处理不同的数据工程工具集。列出的典型有Hadoop、谷歌云平台、AWS、Azure和Apprenda。
嗯,一个人不可能是一个大师或经验丰富的所有技能和工具,它绝对不是强制性的拥有所有这些技能。但通常要求在每个数据管道框架类别中至少拥有一个,如用于云平台的GCP、用于开发的Python、用于处理的Apache Spark、用于数据收集的Rest API、用于数据缓冲的Apache Kafka、用于数据存储的Hive和用于数据可视化的PowerBI。
学习,获得技能,提升你的事业!祝你好运&快乐的数据工程!
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