大数据工程技术学什么

很多人一听大数据就觉得很高深，其实拆开看，就是把数据“收上来、存起来、算明白、拿去用”这几件事。整个技术体系就是围绕这四个环节来的。

一、编程和基础工具：这是基本功

首先，你得会写代码。大数据领域，Java和Python是绕不开的。 很多核心的大数据框架，比如Hadoop，就是用Java写的。 所以懂Java能让你更明白底层是怎么回事。Python因为库多，写起来快，特别适合做数据采集和分析。 不用两个都到专家水平，但至少要精通一个。

其次，Linux操作系统必须熟悉。 大数据相关的软件几乎都运行在Linux上。 你需要会用Shell命令来操作服务器、管理文件、跑脚本。 比如，最基本的cd, cp, mv这些命令得会用，还要能写一些简单的自动化脚本。

然后是SQL，结构化查询语言。 无论技术怎么变，跟数据打交道就离不开SQL。很多大数据工具，比如Hive和Spark SQL，都支持用SQL来查询数据。 所以，复杂的SQL查询能力是必须的。

最后还有一个工具叫Git，是用来管理代码版本的。 在团队里写代码，你改一点，我改一点，Git能保证大家的代码不冲突，还能追踪每次修改，这个是协作开发的基础。

二、核心大数据框架：处理海量数据的武器

搞大数据，肯定要和“海量”数据打交道，这时候单台计算机就不行了，需要用到分布式技术。

1. Hadoop生态系统

Hadoop可以说是大数据的开山鼻祖。 你需要掌握它的几个核心组件：

HDFS (Hadoop Distributed File System): 这是个分布式文件系统，简单说就是把一个大文件拆成很多小块，存到不同的机器上，专门用来存海量数据。

MapReduce: 这是一个计算模型，核心思想是“分而治之”。 把一个大任务拆成很多小任务（Map），分给不同机器去算，最后再把结果汇总起来（Reduce）。

YARN (Yet Another Resource Negotiator): 这是Hadoop集群的资源管理器，负责给各个计算任务分配机器资源，相当于集群的“管家”。

2. 数据仓库工具 Hive

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具。 它能让你用类似SQL的语言（叫HQL）去查询HDFS上的数据。 你写的SQL语句会被Hive翻译成MapReduce任务来执行。 这对于习惯了关系型数据库的工程师来说，门槛低了很多。

3. 计算引擎 Spark

Spark是后来出现的一个更快的计算框架。 它比MapReduce快很多，主要是因为它可以在内存里计算数据，减少了硬盘读写。Spark现在是大小公司都在用的主流技术。 学习Spark，你需要了解它的RDD、DataFrame这些核心概念，还有Spark SQL。

4. 实时计算引擎 Flink

当数据需要被立刻处理时，比如实时推荐、实时监控，就需要用到流处理技术。Flink是目前最火的流处理框架之一。 它能做到数据一来就立刻处理，延迟非常低。Flink和Spark一样，也支持批处理，也就是所谓的“批流一体”。

三、数据流转和存储：数据的来龙去脉

数据不是凭空产生的，你需要把它们从业务数据库、日志文件等地方采集过来，处理完再存到合适的地方。

1. 数据采集

Flume: 这是一个用来采集、聚合和传输大量日志数据的工具。 比如网站的用户行为日志，可以用Flume实时收集起来。

Sqoop: 如果数据在MySQL这样的关系型数据库里，可以用Sqoop把它导入到HDFS中。

Kafka: 这是一个分布式消息系统。 可以把它想象成一个巨大的数据中转站，数据采集工具把数据发到Kafka，计算引擎再从Kafka里拿数据去处理。 这样做的好处是把数据采集和数据处理分开了，系统更稳定。

2. 存储技术

除了HDFS，还有一些其他的存储技术也很重要：

HBase: 这是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库。 适合存储结构化和半结构化的数据，并且支持快速的随机读写。

数据湖 (Data Lake): 像Apache Iceberg、Delta Lake这些技术现在很流行。 它们在HDFS之上加了一层管理功能，让数据湖里的数据也能像数据库一样被管理。

四、任务调度和云平台

在实际工作中，一个大数据流程可能包含几十上百个任务，这些任务之间有先后依赖关系。

• 任务调度系统: Azkaban和Airflow是常用的任务调度工具。 你可以设定好任务的执行顺序和时间，它们会自动帮你运行，出错了还会报警。

另外，现在很多公司都把数据基础设施搬到了云上。 所以熟悉至少一个云平台，比如AWS、Azure或Google Cloud，是很有必要的。 你需要知道怎么在云上使用它们提供的大数据服务，比如AWS的S3（对象存储）、Glue（ETL服务）等。

五、软技能也很重要

除了硬技术，解决问题的能力、沟通能力和协作能力同样关键。 你需要能理解业务人员的需求，把他们模糊的问题转化成技术方案，并用简单的话解释复杂的技术问题。 大数据领域技术更新很快，保持学习的心态才能跟上发展的步伐。