大数据运维工程师具体做什么?

大数据运维工程师具体做什么?

事件管理：目标是在服务出现异常时尽可能快速的恢复服务，从而保障服务的可用性;同时深入分析故障产生的原因，推动并修复服务存在的问题，同时设计并开发相关的预案以确保服务出现故障时可以高效的止损。

问题发现：设计并开发高效的监控平台和告警平台，使用机器学习、大数据分析等方法对系统中的大量监控数据进行汇总分析，以期在系统出现异常的时候可以快速的发现问题和判断故障的影响。

问题处理：设计并开发高效的问题处理平台和工具，在系统出现异常的时候可以快速/自动决策并触发相关止损预案，快速恢复服务。

问题跟踪：通过分析问题发生时系统的各种表现(日志、变更、监控)确定问题发生的根本原因，制定并开发预案工具。

变更管理：以可控的方式，尽可能高效的完成产品功能的迭代的变更工作。

配置管理：通过配置管理平台(自研、开源)管理服务涉及到的多个模块、多个版本的关系以及配置的准确性。

发布管理：通过构建自动化的平台确保每一次版本变更可以安全可控地发布到生产环境。

容量管理：在服务运行维护阶段，为了确保服务架构部署的合理性同时掌握服务整体的冗余，需要不断评估系统的承载能力，并不断优化之。

容量评估：通过技术手段模拟实际的用户请求，测试整个系统所能承担的最大吞吐;通过建立容量评估模型分析压力测试过程中的数据以评估整个服务的容量。

容量优化：基于容量评估数据，判断系统的瓶颈并提供容量优化的解决方案。比如通过调整系统参数、优化服务部署架构等方法来高效的提升系统容量。

架构优化：为了支持产品的不断迭代，需要不断的进行架构优化调整。以确保整个产品能够在功能不断丰富和复杂的条件下，同时保持高可用性。

大数据工程技术人员是做什么的 工作内容有哪些

近日，人社部发布通知，正式公布了十三个新职业信息，其中大数据工程技术人员就是其中之一。

大数据工程技术人员的工作内容

大数据工程技术人员是指从事大 数据采集 、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

主要工作任务：

大数据采集（ 爬虫 ）、大数据清洗（ETl工程师）、大数据建模（ 算法工程师 ）与 大数据分析 （数据分析员）；

管理、分析展现及应用等技术（大数据开发工程师）；

研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准；

设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统；

管理、维护并保障大数据系统稳定运行；

监控、管理和保障大数据安全；

提供大数据的技术咨询和技术服务。

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大数据工程技术人员就业前景如何

在企业中，大数据工程师的发展分为四个阶段：从软件技术员到助理软件工程师，再到软件工程师，最后成为 高级软件工程师 。据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对大数据工程师的需求达到全部需求量的60%—70%。同时，大数据软件工程师的工资待遇相对较高。

大数据软件工程师的一般起步月薪在6k-1w之间，远远超过 应届毕业生 的两三千的薪资。有一两年的工作经验之后，薪资待遇还会提升，比如有一年工作经验的大数据高级工程师的薪资待遇差不多在 年薪 10w-15w之间。

在未来的几年内，大数据人才的缺口只会越来越大，企业对人才的需求远远大于供给。大数据工程师是目前国内高端计算机领域，就业薪资非常高的一类职业。

大数据工程师的日常工作做什么?

【导读】时至今日，相信大家对大数据工程师一点也不陌生，作为时下比较热门的高薪职业，很多人想转行做大数据工程师，那么你知道大数据工程师的日常工作做什么?工作强度大不大呢?为此小编整理了以下内容，一起来看看吧!

1， 写 SQL ：一般来说许多入职一两年的大数据工程师首要的工作就是写 SQL ;

2 ，为集群搭大数据环境(一般公司招大数据工程师环境都现已搭好了，公司内部会有现成的大数据途径);

3 ，维护大数据途径(这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作);

4， 数据搬家(有部分公司需求把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据搬家到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作);

5 ，运用搬家(有部分公司需求把运用从传统的数据库 Oracle、MySQL
等数据库的存储进程程序或许SQL脚本搬家到大数据途径上，这个进程也是非常繁琐的工作，高度重复且杂乱)

6 ，数据收集(收集日志数据、文件数据、接口数据，这个触及到各种格式的转化，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash)

7， 数据处理

7.1 ，离线数据处理(这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和首要点有点重复了)

7.2 ，实时数据处理(这个触及到音讯部队，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 收集到数据发给 Kafka 然后
Spark 消费 Kafka 的数据进行处理)

8 ，数据可视化(这个我司是用 Spring Boot 联接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts)

9 ，大数据途径开发(偏Java方向的，大约就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据途径这样，常见的是各种难用的 PaaS 途径)

10
，数据中台开发(中台需求支撑接入各种数据源，把各种数据源清洗转化为可用的数据，然后再根据原始数据建立起宽表层，一般为了节省开发本钱和服务器资源，都是根据宽表层查询出业务数据)

11 ，建立数据仓库(这儿的数据仓库的建立不是指 Hive ，Hive 是建立数仓的东西，数仓建立一般会分为三层 ODS、DW、DM
层，其间DW是最重要的，它又能够分为DWD,DWM,DWS，这个层级仅仅逻辑上的概念，类似于把表名按照层级差异隔来的操作，分层的目的是防止开发数据运用的时分直接访问底层数据，能够减少资源，留意，减少资源开支是减少
内存 和 CPU
的开支，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么联络，分层能够使数据表的逻辑更加清楚，便当进一步的开发操作，假定分层没有做好会导致逻辑紊乱，新来的员工难以接手业务，跋涉公司的运营本钱，还有这个建数仓也分为建离线和实时的)

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据工程师的日常工作做什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于大数据工程师要求具备的能力，关注小编持续更新。