云计算工程师的岗位技能要求

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一、要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能？

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础。

大数据

Java：只要了解一些基础知识，不需要很深的Java技术就可以做大数据。只要学好javaSE就相当于有了大数据的学习基础。

Linux：由于大数据相关软件运行在Linux上，所以需要更好地学习Linux。学好Linux将有助于你快速掌握大数据相关软件。技术会很有帮助，让你更好的了解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件网络环境的运行环境和配置，并避免很多陷阱，你将能够看懂脚本，这将让您更有能力理解和配置大数据集群。它还可以让您更快地了解未来将发布的新的大数据技术。

Hadoop：这是一个流行的大数据处理平台，几乎是大数据的代名词，所以这是必须学习的。Hadoop包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN是存储数据的地方，就像我们电脑的硬盘，在那里存储文件、计算数据，只你给它时间，它就可以把数据跑完，但是时间可能速度不是很快，所以称为批量数据处理。

Zookeeper：这是万能药。安装HadoopHA时会用到，以后Hbase也会用到。它通常用来存储一些这种协作信息，比较小，一般不超过1M，使用它的软件就依赖于它。

。你需要掌握mysql到什么水平你可以在Linux上安装它，运行它，配置简单的权限，更改root密码，创建数据库。这里的关键是学习SQL语法，因为嵌套语法与此非常相似。

Sqoop：用于将数据从Mysql导入到Hadoop。当然，你也可以跳过这个，直接将Mysql数据表导出成文件，然后放到HDFS上。当然，在生产环境使用时，要注意Mysql的压力。

MapReduce。有人说猪？和猪猪差不多，你只要掌握一个就可以了。

Oozie：既然你已经学会了Hive，相信你一定需要这个可以帮助你管理Hive或者MapReduce、Spark脚本以及检查你的程序是否实现了正确的话，如果出现问题，它会警告您并帮助您重试最重要的程序，它还可以帮助您配置任务依赖关系。我相信你会喜欢它，否则当你看到大量的脚本和密集的crond时你会感觉很糟糕。

，它可以存储更大量的数据。因此，常被用作大数据处理完成后的存储目的地。

Kafka：这是一个相当易于使用的排队工具。你知道怎么排队买票吗？数据太多了，还得排队处理，这样和你一起工作的同学就不会喊了，你给我这么多数据（几百G的）文件）？处理它？不要怪他，因为他不涉及大数据，你可以跟着他说，我把数据放在队列里，你用的时候一条一条地拿，所以他就不再抱怨了，立即。去优化程序吧，因为处理不了那就是问题了。不是你问的问题。当然，我们也可以使用这个工具来在线存储实时数据或存入HDFS。目前，您可以与一个名为Flume的工具一起使用，该工具是专门为提供简单的数据处理和编写各种数据接收器而设计的（例如Kafka）。

Spark：用于弥补基于MapReduce的数据处理速度的不足，其特点是将数据加载到内存中进行计算，而不是缓慢读取。硬盘的发展非常缓慢。它非常适合迭代操作，因此算法流媒体喜欢它。它是按比例写的。它可以使用Java或Scala语言运行，因为两者都使用JVM。

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二、云计算运维岗的工作要求是什么？

云计算运维岗位的岗位要求主要包括以下几个方面：

1．专业技能：具有扎实的计算机科学和网络技术知识，包括操作系统和网络协议、网络安全等。此外，还应对云计算技术、虚拟化技术、分布式存储等有深入的了解和实践经验。

2.工作经验：具有系统管理员、网络管理员等相关岗位的工作经验，能够高效地进行系统配置、网络配置和管理。

3.团队合作：具有良好的团队合作和沟通能力，能够与开发人员、测试人员、技术支持人员等有效配合，共同推动项目进展。

4.解决问题能力：具有较强的解决问题能力，能够在短时间内定位并解决系统或网络故障及相关技术问题。

5.文档写作能力：能够撰写清晰、简洁的技术文档，包括系统配置文档、网络拓扑文档等，方便团队成员查看和理解。

6.学习能力：具有快速学习和采用新技术的能力，能够不断跟踪云计算技术的最新发展，提高自身的技术水平。

7.责任与耐心：对工作负责、有耐心，能够认真对待每一项工作，保证系统的稳定性和安全性。

以上是云计算运维岗位的基本要求，但实际上，不同的公司、不同的岗位可能会有不同的要求。因此，在实际工作中，需要结合具体情况，满足岗位要求。