大数据怎么学？对大数据开发领域及岗位的详细解读，完整理解大数据开发领域技术体系

经常有小伙伴和我咨询大数据怎么学，我觉得有必要写一下关于大数据开发的具体方向，下次就不用苦哈哈的打字回复了。直接回复文章。

1.大数据岗位划分

我们通常说的大数据开发主要分为三大方向：

1.1数据平台开发工程师

主要从事后端开发，结合Hadoop，flink，spark等做二次开发，基于底层框架开发自己公司定制化的大数据产品，保障公司大数据技术平台的功能完整性和可用性，侧重Java等程序语言的后端开发能力以及对框架的了解。

1.2数据仓库工程师

主要从事数据建模，数据质量建设，数据治理，构建业务体系需要的数据等工作。侧重对数仓数据流转过程的理解以及SQL能力，还有使用程序语言处理数据的能力。例如java，scala，python，R等。

需要工程师对大数据生态各种组件有更多的了解和使用经验，尤其对数据仓库组件要有使用调优的能力。

1.3数据分析工程师

基于业务做一些数据分析以及数据挖掘的工具，技术要求是重度SQL使用者，Python各种分析库的使用，设置还需要具备数据挖掘能力。统计学相关的知识对该岗位有很大帮助。

要求工程师具备数据分析，理解数据价值的能力。

2.对应需要具备的能力

理解了大数据开发的三条链路，我们再来理解作为一个大数据行业的开发人员，我们要具备什么能力。

2.1数据平台开发工程师

数据平台开发工程师该岗更像是一个完全的后端开发，只不过技术领域范围更偏向于大数据领域的开发组件一些。完全可以按后端工程师的技术链路进行学习和提升自己。

2.2数据仓库工程师

数据仓库工程师是一个核心。在这块不同公司对数仓有着不同的要求。但整体汇总下来，无非以下几个方面。

对整个数据流转链路有这深刻的认知，并且具有完善的数据建模理论体系知识。
优秀的数据处理能力，包括但不限于Hadoop生态，Spark生态，Flink生态的数据处理和优化能力。
具备良好的技术选型能力，包括从数据集成，数据存储，数据计算，到数据应用侧的组件技术选型。
具备数据治理能力，对数据链路的数据质量以及数据风险等有全面认知，能够提出并执行数据治理方案，保障公司的数据质量和数据成本及数据安全等。

如果以上四个方面，都自认为已经达到了不错的能力，那么作为个人来说，可能就已经是一个合格的高级数据仓库工程师了。

2.3数据分析工程师

针对数据分析工程师的要求，更像是对一个完全业务人员的要求，甚至有些企业会将该岗位进一步细分为商业数据分析师（商分）和数据产品经理（数据产品）来进行更详细的差异化要求。

数据分析工程师概括性的应该具备以下几个方面的能力。

良好的数据分析工具使用能力，一般指各种SQL以及Python等。
丰富的数据分析方法和算法理论知识，一般指统计学上的各种理论知识。
业务敏感，业务数据需求理解和良好沟通。
具有分析报告撰写和提出解决方案的能力。
具备一定的数据挖掘能力，能够支持更进一步的数据分析和数据预测。

以上五个方面层层递增，同样，如果满足该五个方面的能力，那么对个人来说，已经是一个合格的高级数据分析工程师了。

整体来说，技术属性这三个岗位是逐层递减的，入门难度也是逐层递减的。

但是在高级开发的层面又不分你我了。

以上为整个大数据类岗位发展详细解释。大数据运维岗，那又是另一个故事了。

3.大数据技术体系

整个大数据技术体系又分为哪些部分呢？

3.1按功能划分

离线大数据体系

离线数据开发过程中的技术，组件以及理论体系

实时大数据体系

实时数据开发过程中的技术，组件以及理论体系

常见OLAP数据库

数据分析领域的技术应用

数据湖

数据湖完整解决方案

3.2按技术体系划分

Java基础，并发及虚拟机

理解这部分是因为大数据很多组件都是和java密不可分的，报错信息里充满了Java的相关知识。

大数据组件部分（离线+实时）

大数据体系的组件Hadoop，Hive，Hbase，Kafka，Spark，Flink等的应用，优化，理论，底层原码等等。

离线数仓和实时数仓建设

离线数仓和实时数仓理论，建模经验，优化方案

调度系统，OneData理论

构建完整的调度体系，数据一体化理论。

常见的OLAP数据库