做大資料工程師需要掌握哪些技能呢？
大資料是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大資料處理相關的職業，通過對資料的挖掘分析來影響企業的商業決策。
Hadoop工程師用人企業普遍要求掌握以下技術：
1、熟悉Linux開發環境，熟悉Shell命令
2、熟悉Java、python、scala語言（至少一種）
3、具備較豐富的基於Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大資料處理專案經驗。
.在入門學習大資料的過程當中有遇見學習，行業，缺乏系統學習路線，系統學習規劃，歡迎你加入我的大資料學習交流裙：529867072 ，裙檔案有我這幾年整理的大資料學習手冊，開發工具，PDF文件書籍，你可以自行下載。
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於是每家公司對大資料工作的要求不盡相同：有的強調資料庫程式設計、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有諮詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務型別和團隊分工，給這群與大資料打交道的人一些新的頭銜和定義：資料探勘工程師、大資料專家、資料研究員、使用者分析專家等都是經常在國內公司裡出現的Title，我們將其統稱為“大資料工程師”。
由於國內的大資料工作還處在一個有待開發的階段，因此能從其中挖掘出多少價值完全取決於工程師的個人能力。已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的瞭解，對於其快速判斷並抓準關鍵因素則更有幫助。
目前國內的大資料應用多集中在網際網路領域，有超過56%的企業在籌備發展大資料研究，“未來5年，94%的公司都會需要資料科學家。”
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大資料只需要學習Java的標準版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技術在大資料技術裡用到的並不多，只需要瞭解就可以了，當然Java怎麼連線資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學說Hibernate或Mybaits也能連線資料庫啊，為什麼不學習一下，我這裡不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最後工作中也不常用，我還沒看到誰做大資料處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybaits的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。
Linux：因為大資料相關軟體都是在Linux上執行的，所以Linux要學習的紮實一些，學好Linux對你快速掌握大資料相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大資料軟體的執行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂指令碼這樣能更容易理解和配置大資料叢集。還能讓你對以後新出的大資料技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大資料技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大資料處理平臺幾乎已經成為大資料的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡面包括幾個元件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是儲存資料的地方就像我們電腦的硬碟一樣檔案都儲存在這個上面，MapReduce是對資料進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的資料只要給它時間它就能把資料跑完，但是時間可能不是很快所以它叫資料的批處理。YARN是體現Hadoop平臺概念的重要元件有了它大資料生態體系的其它軟體就能在hadoop上運行了，這樣就能更好的利用HDFS大儲存的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的叢集了，讓它直接跑在現有的hadoop yarn上面就可以了。其實把Hadoop的這些元件學明白你就能做大資料的處理了，只不過你現在還可能對"大資料"到底有多大還沒有個太清楚的概念，聽我的別糾結這個。等以後你工作了就會有很多場景遇到幾十T/幾百T大規模的資料，到時候你就不會覺得資料大真好，越大越有你頭疼的。當然別怕處理這麼大規模的資料，因為這是你的價值所在，讓那些個搞Javaee的php的html5的和DBA的羨慕去吧。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的資訊，這些資訊比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大資料的處理了，接下來學習學習小資料的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那？你能在Linux上把它安裝好，執行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，建立資料庫。這裡主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql裡的資料匯入到Hadoop裡的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql資料表匯出成檔案再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大資料變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程式。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark指令碼，還能檢查你的程式是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程式，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關係。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆指令碼，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的資料是按照key和value的形式儲存的並且key是唯一的，所以它能用來做資料的排重，它與MYSQL相比能儲存的資料量大很多。所以他常被用於大資料處理完成之後的儲存目的地。
Kafka：這是個比較好用的佇列工具，佇列是幹嗎的？排隊買票你知道不？資料多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你幹嗎給我這麼多的資料（比如好幾百G的檔案）我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大資料的，你可以跟他講我把資料放在佇列裡你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程式去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時資料的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對資料進行簡單處理，並寫到各種資料接受方（比如Kafka）的。
Spark：它是用來彌補基於MapReduce處理資料速度上的缺點，它的特點是把資料裝載到記憶體中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。