大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ogg书籍推荐的问题，于是小编就整理了2个相关介绍ogg书籍推荐的解答，让我们一起看看吧。
大数据工程师需要会什么？
想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。
首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明：
用人单位对于大数据开发人才的能力要求有
技能要求：
1.精通J***A开发语言，同时熟悉python、Scala开发语言者优先；
2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先；
3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；
4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。
以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能
看哪个方向了，基本hadoop，hive，hbase，es这些大数据组件都会要用，源码级别的更深入的开发需要会，redis，kafka等，语言基本j***a，python，数据分析要会R等
J***a基础
HTML、CSS与J***a
Linux&Hadoopt体系
Spark生态体系
Storm生态体系
实战：数据获取、数据处理、数据分析、数据应用
等等...
怎样成为优秀的大数据工程师？需要具备哪些技术？
楼主这样问，应该是个刚接触大数据的同学，咱不来虚的，实打实回答一下。
第一，这两个问题顺序反一下，比较合理。先掌握一些大数据技术，再去成为优秀的大数据工程师。
第二，如果是培训或者自学，基本不会去做什么底层平台研发，根本不用考虑，就是放眼整个国内都是用的国外开源的大数据生态技术，直到近两年才有一些国内大厂贡献了几个不错的组件，但在企业里落地使用情况怎么样还不好说。华为，腾讯都开源有自己的大数据组件，有的已经成为了Apache基金会的顶级项目，说明国内在底层，生态上的贡献已经有一席之地了，但这种源码级工程师在各行各业都不太多的。
那么，做大数据工程师主要工作就是应用研发，数据分析和运维部署这三块（说实话，安全这一块也很重要，在大数据这块尤其重要）。目前来看中小企业是不会特别区分这些岗位的，很多小企业连个正式的运维都没有的，经常是一人身兼多职，有机会有本事的同学也可以到大厂感受一下研发氛围和流程。
做好了上述三个方面工作自然就算的上优秀了。应用研发方面要求熟悉大数据组件Hadoop，Hive，Spark，Kafka，Flink，Hbase，ES等，我这里说的，你只要摸透精通其中三个，能力就不虚现在业内一半的大数据从业者。为什么这么说？大数据概念也就15年火起来，在这之前大学正经的大数据科班出身可以说不存在的，除了阿里腾讯等大厂自身数据优势（被迫）成长起来的一点大牛之外，业内普通的大数据工程师哪个不是培训或J***a转型过去的？打着高薪噱头培训机构蜂拥而至鱼龙混杂，学生水平能力参差不齐，光学历上都有初中毕业到硕士毕业的差别（我没听说博士去培训这个东西的）。不吹不黑，培训机构刚出来的良品率低到不能看。
上述三个职责方面，运维部署其实排在最前，一般来说包含搭建大数据环境，升级集群和安全维护这些（安全工作能做好，你很优秀！）。部署伪集群一般也是学习大数据的第一步，不弄个集群去学习练手，其他都是纸上谈兵。各个课程大纲也都会讲如何配置搭建。然后学习路径也可以按照机构课程表来，毕竟他们目标是速成，想快速通关的看机构的课表没错了。想把基本功做扎实的就再参考大数据知识图谱来查漏补缺吧。
这个全都能做到，技术框架的硬本事已经无可挑剔了。程序员的基本素养补一补（代码规范之类），再看数据分析这一块。大数据工程师区别于其他软件开发工程师的地方，我觉得应该在这里。你需要有自己的想法和数据分析能力，有一定数据敏感性，不能一直等着领导boss给你派活。概率统计，分析挖掘这一块的知识要学习，提升软实力。你要有做数据产品的头脑，也要有数据驱动的心思。
先手码到这，我从事大数据工作，现在一小公司负责数据业务，还有什么疑问困惑可以评论或私信我，方便给出具体可行的建议。
到此，以上就是小编对于ogg书籍推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于ogg书籍推荐的2点解答对大家有用。
