大数据开发-职位分类

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如何跟一个非相关性的人解释你是做大数据的,你是做大数据的哪一部分工作,从求职者角度,如何从jd描述中估摸大概率做哪一块,从猎头角度,如何从一份简历中看出你更匹配哪个jd

1.相关技术

大数据开发的技术名词无非是下面几种,

Hadoop,Hive,Spark,Kafka,Sqoop,Flink,Oozie,Hbase,hue

但是大数据架构根据每个厂的基础建设不同,可能会有不同的方案,但是总的流程是大致一致的

涉及的语言一般是:Java, Scala, Python, Go 其中前两者是必须掌握的主语言,后两者是平台或者业务多

2.流程

粗略地来讲,应用角度,最终有两种服务去向,一种是返回给用户,一种是做业务决策,虽说业务决策最终大概率也是返回给用户,但是这是一个隐含的很长的链,所以假设不考虑这个,返给用户又包括:实时返回,定时返回,运营结果返回,

其他就是辅助上面数据流转的框架引擎,监控系统等等,调度系统

数据采集

自己后台业务数据,埋点数据,第三方数据

数据同步

将业务数据库数据或者kafka等日志拉到数仓

数据开发

将原始ods层数据根据数仓划分一层层加工

数据展示

将最后的数据再导入到业务数据库

3.岗位分类

基础平台团队

主要负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。

核心成员包括:

数据开发工程师

负责Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系统的搭建、调优、维护和升级等工作,保证平台的稳定。

数据平台架构师

负责大数据底层平台整体架构设计、技术路线规划等工作,确保系统能支持业务不断发展过程中对数据存储和计算的高要求。

运维工程师

负责大数据平台的日常运维工作

数据平台团队

主要负责数据的清洗、加工、分类和管理等工作,构建企业的数据中心,为上层数据应用提供可靠的数据。

数据开发工程师

负责数据清洗、加工、分类等开发工作,并能响应数据分析师对数据提取的需求。

数据挖掘工程师

负责从数据中挖掘出有价值的数据,把这些数据录入到数据中心,为各类应用提供高质量、有深度的数据。

数据仓库架构师

负责数据仓库整体架构设计和数据业务规划工作。

数据分析团队

主要负责为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。

业务分析师

主要负责深入业务线,制定业务指标,反馈业务问题,为业务发展提供决策支持。

建模分析师

主要负责数据建模,基于业务规律和数据探索构建数据模型,提升数据利用效率和价值


吴邪,小三爷,混迹于后台,大数据,人工智能领域的小菜鸟。 更多请关注 ![file](https://img-blog.csdnimg.cn/20210405010627926.png)

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