什么是大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。
IBM提出大數(shù)據(jù)的五大特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
大數(shù)據(jù)工程師做什么？
大數(shù)據(jù)工程師可以從事對(duì)大量數(shù)據(jù)的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并對(duì)這些數(shù)據(jù)加以利用、管理、維護(hù)和服務(wù)的相關(guān)技術(shù)工作。
具體的工作內(nèi)容取決于你工作在數(shù)據(jù)流的哪一個(gè)環(huán)節(jié)。從數(shù)據(jù)上游到數(shù)據(jù)下游，大致可以分為：數(shù)據(jù)采集 -> 數(shù)據(jù)清洗 -> 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) -> 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì) -> 數(shù)據(jù)可視化。
數(shù)據(jù)采集：
業(yè)務(wù)系統(tǒng)的埋點(diǎn)代碼時(shí)刻會(huì)產(chǎn)生一些分散的原始日志，可以用Flume監(jiān)控接收這些分散的日志，實(shí)現(xiàn)分散日志的聚合，即采集。
數(shù)據(jù)清洗：
一些字段可能會(huì)有異常取值，即臟數(shù)據(jù)。為了保證數(shù)據(jù)下游的"數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)"能拿到比較高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，需要對(duì)這些記錄進(jìn)行過(guò)濾或者字段數(shù)據(jù)回填。
一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到這些字段做分析，同時(shí)也為了節(jié)省存儲(chǔ)開(kāi)銷，需要?jiǎng)h除這些多余的字段信息。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：
清洗后的數(shù)據(jù)可以落地入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Hive)，供下游做離線分析。如果下游的"數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)"對(duì)實(shí)時(shí)性要求比較高，則可以把日志記錄入到kafka。
數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)：
數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)流的下游，消費(fèi)來(lái)自上游的數(shù)據(jù)。其實(shí)就是從日志記錄里頭統(tǒng)計(jì)出各種各樣的報(bào)表數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單的報(bào)表統(tǒng)計(jì)可以用sql在kylin或者h(yuǎn)ive統(tǒng)計(jì)，復(fù)雜的報(bào)表就需要在代碼層面用Spark、Storm做統(tǒng)計(jì)分析。一些公司好像會(huì)有個(gè)叫BI的崗位是專門做這一塊的。
數(shù)據(jù)可視化：
用數(shù)據(jù)表格、數(shù)據(jù)圖等直觀的形式展示上游"數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)"的數(shù)據(jù)。一般公司的某些決策會(huì)參考這些圖表里頭的數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)工程師就業(yè)前景如何？
首先，從近兩年大數(shù)據(jù)方向研究生的就業(yè)情況來(lái)看，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的崗位還是比較多的，尤其是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)崗位，目前正逐漸從大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)向大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)領(lǐng)域覆蓋，這也是大數(shù)據(jù)開(kāi)始全面落地應(yīng)用的必然結(jié)果。從招聘情況來(lái)看，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)崗位的數(shù)量明顯比較多，而且不僅需要研發(fā)型人才，也需要應(yīng)用型人才，所以本科生的就業(yè)機(jī)會(huì)也比較多。
當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)正處在落地應(yīng)用的初期，所以此時(shí)人才招聘會(huì)更傾向于研發(fā)型人才，而且擁有研究生學(xué)歷也更容易獲得大廠的就業(yè)機(jī)會(huì)，所以對(duì)于當(dāng)前大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生來(lái)說(shuō)，如果想獲得更強(qiáng)的崗位競(jìng)爭(zhēng)力和更多的就業(yè)渠道，應(yīng)該考慮讀一下研究生。
大數(shù)據(jù)工程師工作崗位職責(zé)是什么？
1、負(fù)責(zé)爬蟲架構(gòu)設(shè)計(jì)和研發(fā)；
2、負(fù)責(zé)爬蟲核心搜索策略、算法、數(shù)據(jù)聚類、重組的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)；
3、負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)爬蟲或數(shù)據(jù)采集軟件的優(yōu)化改進(jìn)以及采集規(guī)則編寫；
4、解決封賬號(hào)、封IP等采集難點(diǎn)攻克；
5、確保所負(fù)責(zé)的站點(diǎn)按周期采集及時(shí)，全面。
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