大數據工程師加班
❶ 大數據工程師待遇如何
2018年正是大數據應用及人才需求超高的一年
大數據工程師人均年薪30萬
大數據時代的出現，未來30年將對計劃經濟和市場經濟進行重新定義。在大數據時代，人類獲得數據能力遠遠超過大家想像，我們對世界的認識要提升到新 的高度。在國內，普通大數據開發工程師的基本崗位薪資起步即10000元/月，一般入職薪資13000元/月 左右，2年以上工作大數據開發工程師薪資高達30000元/月以上。（以上數據來源於網路）
❷ 大數據工程師的日常工作內容有哪些
數據採集：
業務系統的埋點代碼時刻會產生一些分散的原始日誌，可以用Flume監控接收這些分散的日誌，實現分散日誌的聚合，即採集。
數據清洗：
一些欄位可能會有異常取值，即臟數據。為了保證數據下游的"數據分析統計"能拿到比較高質量的數據，需要對這些記錄進行過濾或者欄位數據回填。
一些日誌的欄位信息可能是多餘的，下游不需要使用到這些欄位做分析，同時也為了節省存儲開銷，需要刪除這些多餘的欄位信息。
一些日誌的欄位信息可能包含用戶敏感信息，需要做脫敏處理。如用戶姓名只保留姓，名字用'*'字元替換。
數據存儲：
清洗後的數據可以落地入到數據倉庫(Hive)，供下游做離線分析。如果下游的"數據分析統計"對實時性要求比較高，則可以把日誌記錄入到kafka。
數據分析統計：
數據分析是數據流的下游，消費來自上游的數據。其實就是從日誌記錄里頭統計出各種各樣的報表數據，簡單的報表統計可以用sql在kylin或者hive統計，復雜的報表就需要在代碼層面用Spark、Storm做統計分析。一些公司好像會有個叫BI的崗位是專門做這一塊的。
數據可視化：
用數據表格、數據圖等直觀的形式展示上游"數據分析統計"的數據。一般公司的某些決策會參考這些圖表裡頭的數據。
❸ 大數據工程師的日常工作做什麼
【導讀】時至今日，相信大家對大數據工程師一點也不陌生，作為時下比較熱門的高薪職業，很多人想轉行做大數據工程師，那麼你知道大數據工程師的日常工作做什麼?工作強度大不大呢?為此小編整理了以下內容，一起來看看吧!
1， 寫 SQL ：一般來說許多入職一兩年的大數據工程師首要的工作就是寫 SQL ;
2 ，為集群搭大數據環境(一般公司招大數據工程師環境都現已搭好了，公司內部會有現成的大數據途徑);
3 ，維護大數據途徑(這個應該是每個大數據工程師都做過的工作，或多或少會承擔「運維」的工作);
4， 數據搬家(有部分公司需求把數據從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等數據搬家到大數據集群中，這個是比較繁瑣的工作);
5 ，運用搬家(有部分公司需求把運用從傳統的資料庫 Oracle、MySQL
等資料庫的存儲進程程序或許SQL腳本搬家到大數據途徑上，這個進程也是非常繁瑣的工作，高度重復且雜亂)
6 ，數據收集(收集日誌數據、文件數據、介面數據，這個觸及到各種格式的轉化，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash)
7， 數據處理
7.1 ，離線數據處理(這個一般就是寫寫 SQL 然後扔到 Hive 中跑，其實和首要點有點重復了)
7.2 ，實時數據處理(這個觸及到音訊部隊，Kafka，Spark，Flink 這些，組件，一般就是 Flume 收集到數據發給 Kafka 然後
Spark 消費 Kafka 的數據進行處理)
8 ，數據可視化(這個我司是用 Spring Boot 聯接後台數據與前端，前端用自己魔改的 echarts)
9 ，大數據途徑開發(偏java方向的，大約就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數據途徑這樣，常見的是各種難用的 PaaS 途徑)
10
，數據中台開發(中台需求支撐接入各種數據源，把各種數據源清洗轉化為可用的數據，然後再根據原始數據建立起寬表層，一般為了節省開發本錢和伺服器資源，都是根據寬表層查詢出業務數據)
11 ，建立數據倉庫(這兒的數據倉庫的建立不是指 Hive ，Hive 是建立數倉的東西，數倉建立一般會分為三層 ODS、DW、DM
層，其間DW是最重要的，它又能夠分為DWD,DWM,DWS，這個層級僅僅邏輯上的概念，類似於把表名按照層級差異隔來的操作，分層的目的是防止開發數據運用的時分直接訪問底層數據，能夠減少資源，留意，減少資源開支是減少
內存 和 CPU
的開支，分層後磁碟佔用會大大增加，磁碟不值錢所以沒什麼聯絡，分層能夠使數據表的邏輯更加清楚，便當進一步的開發操作，假定分層沒有做好會導致邏輯紊亂，新來的員工難以接手業務，跋涉公司的運營本錢，還有這個建數倉也分為建離線和實時的)
以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據工程師的日常工作做什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於大數據工程師要求具備的能力，關注小編持續更新。
❹ 大數據開發的經常加班嗎
IT行業都加班吧，加多少看情況和個人能力
大數據開發內：
1、負責公司大數據產品/項目的後台研發容；
2、負責技術預研，產品設計以及文檔編寫等工作；
3、參與大數據的數據治理和數據處理相關java開發工作；
4、參與海量數據處理，業務數據體系的設計、數據統計、分析及數據建模
大數據開發要處理大規模的數據，目前的各種技術在發展，高效的開發工具大大減輕了大數據開發工程師的工作負擔，所以大數據開發工程師的工作雖然不是很輕松，但是也算不上很累，當然加班的情況還是存在的。
突然想起來，加米穀之前一個學大數據開發的學員說過一句話：現在這個社會做什麼工作不需要加班呢？反正都是加班，不如選個工資高的加
做大數據開發工程師，加班是肯定會有的。所有的開發的崗位，都不是輕松的工作，不然也不會有那麼高的薪資。如果想要拿高薪，也是需要對應的付出的。
❺ 大數據工程師好做嗎
大數據工程師有不少細分方向，不同的方向需要具備不同的知識結構，通常情況下大回數據工程師分為四個答具體的工作領域，分別是大數據底層平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維。
大數據工程師是做什麼的？
分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。
在工作崗位上，大數據工程師需要基於Hadoop，Spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務。負責大數據平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群環境的搭建，性能調優和日常維護等。
❻ #大數據工程師#現在的大數據工作好找嗎一周了一個面試都沒有
大數據的就業情況由幾個因素決定：
一、是否學到了真正的大數據技術
1、學習能力
2、是否掌握真正的大數據技術
3、是否為有真實的大數據項目經驗
二、學歷（大數據開發對學歷要求較高，最低門檻是大專及以上學歷）
三、個人性格（是否適合大數據開發行業，是否可以與團隊協作，是否善於交流融入到團隊等）
四、時運因素（我有好幾個學員學得挺好，但找工作碰壁很多，後來調整了心態，堅持了一段時間，也順利入職了。不是有人說會有「水逆期」嗎，總有一段時間會特別不順，要堅持一下）
大數據工程師的薪資待遇在IT行業一直算是比較靠前的，影響你薪資的最主要是你的專業水平，以及工作能力，在技術崗位上，都是靠技術吃飯的，你得有拿得出手的能力。
❼ 大數據工程師的薪資如何
真正優秀的大數據工程師是需要不斷的學習新知識和不斷的自我積累經驗。經驗越多，薪資內當然也就越高容，大數據工程師的前景非常光明，在美國，大數據工程師平均年薪達17.5萬美元，在中國頂尖的互聯網公司里，大數據工程師的薪酬比同級別的其他職位高出30%以上。大數據技術發展的太快，在國內發展勢頭很猛，以至於大數據人才沒有跟上大數據發展的步伐，在未來若干年內都會呈供不應求的狀態，據預測，未來3-5年內數據人才缺口將高達150萬。
因此企業經常高薪聘請大數據技術人才，這這樣供不應求的情況下，數據人才的身價水漲船高。數據人才可從事數據分析師、hadoop開發工程師、數據挖掘工程師、演算法工程師和大數據開發工程師等工作。北京的大數據工程師薪資高嗎?2017年6月，大數據工程師崗位在北京的平均工資從10630元/月至30230元/月不等，隨著人才缺口的增加，未來大數據工程師的薪資待遇可能會變得更高。
❽ 大數據工程師的薪資待遇怎麼樣
【導讀】對於大數據工程師來說，他們需要具備行業的業務知識，大數據技術的最終目的是服務於社會和企業，並對市場和企業的發展起到重大推動作用，才是大數據的價值所在。那麼，大數據工程師的薪資待遇如何呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!
真正優秀的大數據工程師是需要不斷的學習新知識和不斷的自我積累經驗。經驗越多，薪資當然也就越高，大數據工程師的前景非常光明，在美國，大數據工程師平均年薪達17.5萬美元，在中國頂尖的互聯網公司里，大數據工程師的薪酬比同級別的其他職位高出30%以上。大數據技術發展的太快，在國內發展勢頭很猛，以至於大數據人才沒有跟上大數據發展的步伐，在未來若干年內都會呈供不應求的狀態，據預測，未來3-5年內數據人才缺口將高達150萬。
因此企業經常高薪聘請大數據技術人才，這這樣供不應求的情況下，數據人才的身價水漲船高。數據人才可從事數據分析師、hadoop開發工程師、數據挖掘工程師、演算法工程師和大數據開發工程師等工作。北京的大數據工程師薪資高嗎?2017年6月，大數據工程師崗位在北京的平均工資從10630元/月至30230元/月不等，隨著人才缺口的增加，未來大數據工程師的薪資待遇可能會變得更高。
大數據行業以平均21.2k的月薪高居互聯網行業榜首，遠高於排名二三位的物聯網和智能硬體行業。
關於大數據工程師的薪資待遇如何，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❾ 大數據工程師辛苦嗎 java大數據薪資待遇高嗎
大數據工程師日常工作辛苦談不上，只是比較枯燥，需要一直對著電腦操作，特殊情況比較多需要經常加班，收入與付出和技術是正比關系，軟體技術整體薪資是非常高的
❿ 大數據工程師日常工作內容有哪些
當前隨著雲計算、大數據平台逐漸開始落地應用，大數據開發工程師(行業領域)的崗位需求正在不斷增加，目前也有不少程序員(Java方向)也會轉向大數據開發崗位，這些崗位的崗位附加值還是比較高的。這些開發崗位的日常工作基本上就是完成代碼的編寫，只不過需要與大數據平台進行交互，需要調用大數據平台的各種服務來完成功能實現，總體上的難度並不算大，但是需要具有一定的行業經驗。
當前大數據平台開發崗位的附加值還是比較高的，大數據平台開發崗位往往集中在大型互聯網企業，隨著雲計算逐漸從IaaS向PaaS過渡，大數據平台開發也會基於行業特點來開發針對性比較強的PaaS平台，這是整合行業資源並搭建技術生態的一個關鍵。搭建PaaS平台不僅需要掌握大數據知識，同時還需要掌握雲計算知識，實際上大數據和雲計算本身就有比較緊密的聯系，二者在技術體系結構上都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，只不過關注點不同而已。
大數據運維工程師以搭建大數據平台為主，雖然這部分崗位的門檻相對比較低，但是需要學習的內容還是比較多的，而且內容也比較雜，網路知識、資料庫管理知識、操作系統(Linux)知識、大數據平台(含開源和商用平台)知識都需要掌握一些，對於實踐操作的要求會比較高。
最後，當前大數據工程師往往並不包含專業的數據分析崗位，一般數據分析崗位都會單獨列出來，這部分崗位涉及到演算法崗、開發崗(實現)和數據呈現崗等，數據分析崗位對於從業者的數學基礎要求比較高，同時還需要掌握大量的數據分析工具，當然也離不開Python、Sql等知識。
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