作为一个大数据的开发师和大数据架构师目前必须要熟练Hadoop、Spark、Storm等一些比较主流大数据平台的核心框架技术。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用现有的Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。
就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
职位：1、ETL研发;2、Hadoop开发;3、可视化(前端展现)工具开发;4、信息架构开发;5、数据仓库研究;6、OLAP开发;7、数据科学研究;8、数据预测(数据挖掘)分析;9、企业数据管理;10、数据安全研究。
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