奈学|大数据研发13期|独家精品

大数据研发工程师核心能力图谱

一、基础技术栈

1. 编程语言能力// 获课*：*itazs.fun/4774/

• Java/Python/Scala 三件套
  • Java：Hadoop生态核心语言
  • Python：数据分析/机器学习首选
  • Scala：Spark原生支持语言
• SQL高级特性
  • 窗口函数
  • 复杂CTE
  • 执行计划解析

2. 计算机基础

• 算法与数据结构
  • 重点掌握：哈希、B+树、LSM树、跳表
  • 分布式算法：Paxos/Raft、Gossip、Consistent Hashing
• 操作系统原理
  • 内存管理
  • 文件系统
  • IO模型

二、大数据技术体系

1. 存储层技术

技术类型	代表系统	核心特性
分布式文件系统	HDFS/Ceph	高吞吐、高可靠
列式存储	Parquet/ORC	压缩比高、查询快
键值存储	HBase/Cassandra	高并发、低延迟
时序数据库	InfluxDB/TDengine	时间序列优化
图数据库	Neo4j/JanusGraph	关系查询高效

2. 计算层技术

• 批处理框架
  • Hadoop MapReduce
  • Spark Core
  • Flink Batch
• 流处理框架
  • Spark Streaming
  • Flink Stream
  • Kafka Streams
• OLAP引擎
  • Presto/Trino
  • ClickHouse
  • Druid

3. 资源调度

• YARN：Hadoop生态调度器
• Kubernetes：云原生调度
• Mesos：混合负载调度

三、数据开发能力

1. ETL开发

• 数据清洗
  • 脏数据处理策略
  • 数据质量监控
• 调度系统
  • Airflow
  • DolphinScheduler
  • DataX

2. 数据建模

• 维度建模
  • 星型模型
  • 雪花模型
• 数据分层

  graph TD
    ODS[操作数据层] --> DWD[明细数据层]
    DWD --> DWS[汇总数据层]
    DWS --> ADS[应用数据层]
  

3. 实时数仓

• Lambda架构
• Kappa架构
• 流批一体实践

四、性能优化

1. 计算优化

• Spark优化

  # 最佳实践示例
  df.repartition(200) \
    .persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) \
    .createOrReplaceTempView("tmp_table")
  

  • 内存管理：spark.memory.fraction=0.6
  • 并行度：spark.default.parallelism=cores*2-3

2. 存储优化

• 压缩算法选择

  算法	压缩比	速度	CPU消耗	适用场景
  Snappy	中	快	低	实时处理
  Zstd	高	中	中	冷数据存储
  LZ4	低	最快	最低	超低延迟场景

• 分区策略

  • 时间分区
  • 哈希分区
  • 范围分区

五、数据治理

1. 元数据管理

• 技术元数据
  • 表结构
  • 血缘关系
• 业务元数据
  • 指标口径
  • 业务标签

2. 数据安全

• 加密技术
  • 传输加密：TLS/SSL
  • 存储加密：AES-256
• 权限控制
  • RBAC模型
  • Apache Ranger
  • Kerberos认证

六、架构设计

1. 典型架构

• 离线数仓架构

  数据源 → 采集层 → ODS → ETL → DWD → DWS → ADS → 应用
  

• 实时数仓架构

  Kafka → Flink SQL → HBase/ClickHouse → API服务
  

2. 云原生架构

• 存算分离
• 弹性伸缩
• Serverless计算

七、新兴技术

1. 数据湖技术

• Delta Lake
• Apache Iceberg
• Hudi

2. 机器学习集成

• Spark MLlib
• Flink ML
• TensorFlow on Spark

八、软技能

1. 项目管理

• 敏捷开发
• 数据需求分析
• ROI评估

2. 沟通协作

• 跨团队协作
• 技术文档编写
• 需求沟通技巧

能力成长路径

gantt
    title 大数据工程师成长路线
    dateFormat  YYYY-MM
    section 初级阶段
    基础编程能力       :done, a1, 2023-01, 3m
    Hadoop生态掌握     :active, a2, 2023-04, 4m
    section 中级阶段
    性能调优          :         a3, 2023-08, 6m
    架构设计          :         a4, 2024-02, 6m
    section 高级阶段
    技术规划          :         a5, 2024-08, 12m
    行业解决方案      :         a6, 2025-08, 12m

本图谱涵盖大数据研发工程师所需的硬技能和软技能体系，实际工作中需要根据业务场景和技术栈选型进行重点突破。建议每半年进行一次技术能力评估，保持对新技术的敏感度，同时注重底层原理的深入理解。