[35周]大数据工程师2023版体系课

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[35周]大数据工程师2023版体系课
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大数据工程师体系课2023版，最新35周完整版下载。
大数据是当下炙手可热的技术，我们来看看企业招聘对大数据的岗位都有哪些要求：
本科及以上学历，计算机、电子信息类相关专业；
1、熟悉Linux/Unix系统和丰富的Java开发经验；熟练使用Spring boot，了解Spring底层结构，具备从事分布式相关系统的开发
2、熟悉Hadoop生态技术，包括Hive、HBase、Zookeeper、Spark、Flink、Kafka、DolphinScheduler等
3、熟悉Oracle、Mysql、Hive、Hbase、Doris、Starrcoks等数据库框架基本原理，能够将技术与业务很好的结合；掌握数据库应用并熟练掌握SQL开发，并有SQL调优经验；
4、有大数据处理实战经验优先，熟悉整个大数据的完整处理流程，包括数据的采集、清洗、预处理、存储、任务调度、分析挖掘、数据可视化、算法模型开发和分析；
5、掌握主流ETL开发工具（Sqoop、Kettle）

从以上招聘信息我们可以看得出，要胜任大数据这个岗位，我们要学习以下技术：
1、Linux
在步入大数据殿堂之前，先带领大家快速掌握大数据的必备技能：Linux的操作使用，为后面学习大数据技术打下坚实基础

2、Hadoop
Hadoop是大数据开创者，引领者，学习大数据必经之路

3、 Flume
Flume是一个分布式、高可靠、高可用的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据，在数据采集领域，属于中流砥柱

4、Hive
频繁的开发MapReduce是非常繁琐的，并且很多业务人员是不懂代码的，如何让他们也可以很方便的操作HDFS中的海量数据呢？Hive的横空出世，解决了这一难题

5、HBase
HBase是一个高可靠 、高性能 、面向列 、可伸缩的NoSQL数据库，解决了HDFS无法实现修改删除的问题，适合应用在高并发实时读写的应用场景中

6、Impala
Hive的计算延迟比较高，不适合应用在即席查询需求中，因此Impala出现了，它是使用C++实现的基于内存的分布式计算引擎，可以提供低延迟，高性能的计算能力。

7、Scala
Scala的函数式编程受到很多框架的青睐，例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作为底层源码开发语言

8、Spark
Spark是目前企业中应用最广泛的计算引擎，盘它！实际案例详细分析Spark中的Transformation算子和Action算子使用，RDD持久化，共享变量使用

9、Kafka
Kafka是一个支持高吞吐、持久性、分布式的消息队列，非常适合海量数据的实时生产和消费，详细分析了Kafka的核心原理、代码实战、性能优化，以及Kafka的企业级应用

10、Redis
Redis是一种面向键值对的NoSQL内存数据库，可以满足我们对海量数据的读写需求，在这里我们学习Redis中的五种常用数据类型以及Redis中的一些高级特性，达到快速上手使用

11、Flink
快速了解Flink的基本原理和核心特点，掌握Flink中流数据和批数据的编程思路和代码实战，Flink中Standalone集群、ON YARN集群的安装部署，以及Flink中核心API的使用

12、ClickHouse
详细分析了目前业内常见的OLAP数据分析引擎，重点学习ClickHouse的核心原理及使用，包括常见的数据类型、数据库、MergeTree系列表引擎、分布式集群、副本、分片、分区等核心功能的使用。

13、Elasticsearch
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文检索引擎，解决了海量数据下数据多条件快速复杂查询的痛点

14、实时数仓-Paimon(数据湖)
针对实时数据仓库项目中需要用到的数据湖存储系统Paimon(Flink Table Store)进行扩展，为构建湖仓一体架构提供底层技术支撑

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关键词：数据工程师 数据工程 工程师 大数据 ZooKeeper

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