雇用大数据工程师
如今，数据是商业的一个重要组成部分。数据在各种业务中变得越来越重要。企业需要了解信息技术和数据科学的专业人士，从可获得的数据中产生有用的见解。
大数据由大量的信息组成，需要大量的处理能力来进行分析。它是一种协助组织获得实际见解的数据类型，可用于以各种方式扩展其公司，包括增强安全性。
在处理大数据时，仍然没有比聘请该行业的专家更好的方法来找出功能模式和归纳。因此，各公司都在寻找具有大数据实践经验的人，换句话说，就是经验丰富、训练有素的大数据工程师。因此，远程大数据工程师职位正变得越来越受欢迎。
大数据发展意味着什么？
消费者行为、经济研究、政治运动和医疗保健都受益于大数据。从网上所做的一切中获得的数据，无论是个人驾驶汽车、浏览互联网，还是参与课内活动，都影响着巨大公司的运作。它让我们了解到客户在一年中不同时期的需求，但更关键的是，它使我们能够用复杂的分析方法，在事件发生之前进行预测。
大数据工程师的职责和义务是什么？
数据分析师和大数据工程师是相通的。他们的职责以研究和批判性思维为中心。他们必须能够操作和分析大规模的数据集，以及向人们和团体传达他们的结论和结果。
他们的职责还包括根据对当前流程的检查来表达业务举措的需求，并协助向企业利益相关者介绍战略选择。例如，大数据工程师监督数据库的某些部分，如查询分析、数据库设计、性能分析和相关任务，如防止未经授权的访问的安全措施。
大数据工程师负责多种任务。
● Hadoop设计、构建、配置和支持
● 维护数据安全和隐私
● 分析多个数据存储库，以寻找洞察力
● 将复杂的功能和技术要求转换成复杂的设计
● 为数据跟踪创建高性能、可扩展的网络服务
● 更改众多程序的设计
● 创建和部署Hadoop
● 学习如何并行处理数据
如何才能成为一名大数据工程师？
在大数据开发领域寻求工作所需的步骤有哪些呢？首先，请记住，成为大数据工程师不需要正规的学校教育。无论你是毕业生还是非毕业生，无论你是有经验还是无经验，你都可以学习大数据开发，并从中创造一个职业。实践经验和对相关技术和非技术能力的良好了解都是必需的。然而，你可能听说过，要想获得远程大数据工程师的职位，必须拥有计算机科学或类似学科的学士或硕士学位。技术学位为你提供了对编程和网络开发的全面掌握。此外，雇主对学位有要求，因为它提供了晋升的选择，有助于增加你的工作前景。准备一份大数据工程师简历，详细介绍你的能力和经验，给招聘人员或招聘经理留下良好的第一印象。
我们已经汇编了一份成为专业大数据开发人员的重要技能清单。
成为大数据工程师的资格
第一步，是开始学习确保高薪的远程大数据工程师就业所需的基本技能。让我们来看看你需要知道的一切吧!
Apache Hadoop
Hadoop实际上是相当简单的。它只是个人用来处理大数据的几种解决方案之一。Hadoop是一个开源工具，通常将处理大数据的复杂计算分布在一个集群内的众多工作站上。Map Reduce是实现这一目的的主要工具，而Hadoop也负责集群管理。Hadoop将你的数据分成巨大的批次，在网络上将它们传递给更小的子进程，在另一端将它们重新组合，最后将一切重新组合成一个可理解的输出。
Spark
与Hadoop和MapReduce模型不同，Spark在内存中运行，允许更快的处理时间。Spark也避免了Hadoop默认的MapReduce的线性数据流，允许更灵活的管道建设。
Flink
Flink是一个基于流的数据流引擎，比Hadoop MapReduce方法要灵活得多。Flink将其核心处理视为数据流，尽管它同时使用了批处理和实时流的资源来实现结果。因为Flink主要关注的是实时流和批处理，所以流和批处理的应用没有区别，因为它们都是作为流处理的。Flink为Java、Scala、Python和其他语言提供流媒体API。它还提供了出色的性能，并具有最小的延时。
Samza
Apache Samza是另一个分布式流处理框架。Samza建立在用于通信的Apache Kafka和用于集群资源管理的YARN之上。Samza是持久的、可扩展的和可插拔的。它也很简单。与MapReduce相比，Samza提供了一个简单的基于回调的 “处理消息 “API。Samza使用Kafka来确保消息按照它们被发送到分区的顺序来处理，并且没有消息丢失。
Storm
Apache Storm是一个实时分布式处理系统，其应用程序以有向无环网络的形式构建。Apache Storm是为了迅速和简单地处理无界流，它可以与任何编程语言一起使用。它的可扩展性很强，每个节点每秒可以处理超过一百万个图元。Storm可用于实时分析、分布式机器学习和其他广泛的任务。
SQL
了解SQL是成为大数据工程师的必要条件，因为它是一个基础。在使用大数据技术（如NoSQL）时，这种以数据为中心的语言是必不可少的。
数据挖掘
在巨大的数据集中，数据挖掘是一种发现迷人模式以及描述性和可理解模型的策略。数据挖掘是从明显的海量数据中提取可用信息的过程。在一个大的关系型数据库中，数据挖掘可能被用来发现数百个变量之间的模式或相关性。数据挖掘的目的通常是归类或预测。
哪里可以找到远程大数据工程师的工作？
工程师类似于运动员。他们必须高效、定期地练习，以便在其行业中取得成功。他们还必须足够努力，以便随着时间的推移，他们的才能稳步提高。在这方面，工程师必须专注于两件重要的事情，以使进步发生：在你练习的时候，有更有经验和成功的练习程序的人的帮助。作为一名工程师，你必须知道要练习多少，所以要确保有人协助你，并留意倦怠的迹象！这就是你的工作。
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工作内容
工作中的职责
- 选择并整合必要的大数据技术和框架，以提供必要的能力。
- 组装、处理和分析大规模的原始数据，以满足各种项目的需要。
- 监测数据性能，并进行必要的基础设施变更。
- 维护生产系统，建立数据保存政策。
- 与内部开发和研究团队的合作是必不可少的。
- 处理与内部运营和调查供应商的技术讨论。
- 直接与内部开发和研究团队合作进行网络搜刮、API调用和SQL查询的创建。
- 根据行业最佳实践、数据修订和专业知识，调查解决数据挖掘困难的创新想法。
要求
- 需要有计算机科学、计算机工程、数据科学或相关领域的学士/学位硕士学历。
- 3年以上作为数据工程师的成熟经验（对于超级高效的开发人员来说是极少数的例外）
- 对分布式计算概念有深刻的理解
- 拥有数据挖掘、机器学习和信息检索方面的专业知识
- Hadoop、Spark和其他相关框架的专业知识
- 了解Lambda架构，其优点和缺点
- 了解众多编程语言，如Java、C++、Linux、PHP或Python等
- 了解众多ETL方法和框架
优先考虑的技能
- 愿意对复杂的数据、软件和网络问题进行排查
- 具有Cloudera、Hortonworks或MapR的工作知识
- 有整合不同来源数据的经验
- 对RDBMS和NoSQL数据库的了解
- 有数据湖的经验 优秀的故障排除和项目管理能力
