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是的,编程语言是数据工程的必备技能。多数职位概况要求精通至少一种编程语言。这些语言是ETL或数据管道框架所必需的。通用编程语言是总体上掌握数据工程和管道所需的核心编程技能。比如,Java和Scala用于在Hadoop上编写MapReduce作业。Python是数据分析和管道的流行选择,而Ruby也是广泛流行的应用程序粘合剂。
Python!Python!Python!是的,大约70%的工作简介中具有Python作为必备技能,其次是SQL,Java,Scala和其他编程技能,例如R,.Net,Perl,Shell脚本等。
数据处理是将数据收集和处理为可用的所需形式。Apache Spark排在数据处理层的首位,其次是AWS Lambda,Elasticsearch,MapReduce,Oozie,Pig,AWS EMR等。ApacheSpark是一个功能强大的开源框架,可提供交互式处理,实时流处理,批处理,并以非常快的速度,标准接口和易用性进行内存处理。
对于需要分析或处理的任何数据,首先需要将其收集或吸收到数据管道中。REST API是用于此目的的常用工具,其次是Sqoop,Nifi,Azure Data Factory,Flume,Hue等。
数据缓冲是数据工程框架中的关键部分,在将数据从一个地方移到另一个地方以适应大量数据时,需要临时存储数据。Apache Kafka是常用的分布式数据存储,经过优化可实时摄取和处理流数据。流数据是由数千个数据源连续生成的数据,这些数据源通常同时发送数据记录。流平台需要处理这种不断涌入的数据,并按顺序和增量地处理数据。此类别中的其他工具是Kinesis,redis Cache, GCP Pub/Sub等。
数据需要存储以进行处理,分析或可视化,以生成有价值的结果。数据存储可以采用数据仓库,Hadoop,数据库(RDBMS和NoSQL),数据集市的形式。紧随其后的是Hive,AWS Redshift,MongoDB,AWS S3,Cassandra,GCP BigQuery等SQL技能。
数据可视化是以图形,图表或其他可视格式表示数据或信息。它传达数据与图像的关系。Tableau和PowerBI领先于竞争对手,其次是SAP Business Objects,Qlik,SPSS,QuickSight,MicroStrategy等。
有不同的基于云或内部部署的平台,可用于不同的数据工程工具集。列出的典型代表是Hadoop,Google Cloud Platform,AWS,Azure和Apprenda。
好吧,并非一定要精通所有技能和工具,但是通常需要在每个数据管道框架类别中至少掌握其中一个,例如针对云平台的GCP,针对开发的Python,针对数据处理的Apache Spark,针对数据收集的Rest API,针对数据缓冲的Apache Kafka,针对数据存储的Hive,用于数据可视化的PowerBI。
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