数据库搭建需要哪些技术工程师

❶ 大数据开发工程师要掌握哪些技术

1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

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❷ 数据库开发工程师的技能要求有哪些

1. 精通一种常用编程语言（C/C++、JAVA、PHP等），了解主流的框架、库使用和原理。

2. 深入了解计算机数据结构和算法设计，具备Linux操作系统基础知识。

3. 掌握基本的网络编程知识，熟悉多线程编程及其技巧。

4. 熟练掌握Linux、web server、数据库、缓存相关技术的使用，了解内部实现机制为最优。

5. 掌握数据库基本原理和知识，熟悉SQL语法规则和特点。
   

❸ 想成为一名大数据工程师,需要具备哪些技能

1、 掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理。

2、 熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作。

3、 有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察Hdfs、Maprece、Hive、Hbase。

4、 熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察Java、Python、Perl。

5、 熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理。

6、 掌握实时流计算技术，有storm开发经验者优先。

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❹ 数据库开发工程师的技能要求

1）精通一种常用编程语言（C/C++、JAVA、PHP等），了解主流的框架、库使用和原理
2）深入了解计算机数据结构和算法设计，具备Linux操作系统基础知识
3）掌握基本的网络编程知识，熟悉多线程编程及其技巧
4）熟练掌握Linux、web server、数据库、缓存相关技术的使用，了解内部实现机制为最优
5）掌握数据库基本原理和知识，熟悉SQL语法规则和特点
6）有开源数据库（MySQL、PostgreSQL等）研究和开发经验 1）熟练掌握分布式系统理论并有着大量实践
2）开源社区成员，为开源软件提交过patch
3）精通Linux系统IO、锁等调优技术 1）有良好的英语阅读能力，能够阅读英文资料
2）自我驱动，主动的学习能力和较强的动手能力
3）工作认真细致，有责任心，勤奋踏实，善于思考问题
4）有时间观念，独立性强，沟通能力好，具有团队合作精神

❺ 大数据工程师需要学哪些技术

一、大数据采集

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大数据预处理

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

三、大数据储存

大数据每年都在激增庞大的信息量,加上已有的历史数据信息,对整个业界的数据存储、处理带来了很大的机遇与挑战.为了满足快速增长的存储需求,云存储需要具备高扩展性、高可靠性、高可用性、低成本、自动容错和去中心化等特点.常见的云存储形式可以分为分布式文件系统和分布式数据库。其中,分布式文件系统采用大规模的分布式存储节点来满足存储大量文件的需求,而分布式的NoSQL数据库则为大规模非结构化数据的处理和分析提供支持。

四、大数据清洗

MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Rece(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

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