每家公司对大数据岗位的要求不尽相同，但是做为大数据开发工程师要熟悉Linux开发环境，熟悉Shell命令，至少Java、python、scala中的一种编程语言；具备丰富的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大数据处理项目经验。
大数据开发工程师必备技能：
一、大数据技术理论基础
大数据的起源和分类来深度解析大数据的起源和发展形态；云计算、人工智能。区块链等相关产业入手分析大数据与各大相关领域的关系；大数据管理系统架构、存储技术、书屋处理技术风方面详尽的讲解了大数据管理技术；电子商务、金融、行为等方面举例分析大数据的应用。从理论到实际案例帮助学员形成大数据初期思维。
二、数据平台
从大数据平台架构的演变、大数据平台的典型流程入手解析什么是大数据平台；从CAP原理、C10K问题，ACID vs BASE等方面分析大数据平台的设计考量；再从数据采集、数据存储、数据计算等方面以理论加实际案例的课程形式帮助学员深刻的理解大数据平台的应用。
三、数据存储 HDFS
大数据的核心技术：数据存储，主要内容涵盖：分布式文件系统、常用日志文件系统结构、Hadoop安装与运行环境测试、HDFS读写操作、海量数据存储常见解决方案等，旨在帮助学员建立数据存储知识体系结构，掌握常用数据存储方式，能够编写常用读写操作代码，并具备海量数据处理框架设计能力。
四、日志解析及计算 MR
从实战化的日志解析切入，MapReduce是基于Hadoop大数据技术的入门技能详细解刨MapReduce的各个环节，带领学员灵活定制高性能的MapReduce程序。旨在帮助学员能举一反三，对MapReduce的认识不仅仅停留在Map和Reduce两个函数上。
五、数据获取和预处理 Flume
解决海量数据的问题，众多大数据计算和分析技术应运而生。本课程首先从实际操作出发，就如何对分布式服务器的日志文件进行实时收集，并将其分流到不同存储介质进行详细说明；其次通过对Flume的设计原理、安装部署等方面系统的帮助学员了解Flume的理论、实际操作及应用；最后通过实际帮助学员帮助学员更深刻理解Flume。
六、结构化查询 Hive
解当前大数据领域主流数据仓库Hive的原理及使用，课程通过MapReduce的抽象化技术、Hive系统架构、Hive安装及调试、HiveSQL基础语法等基础理论，让学员能够全面了解Hive 是如何使用的，然后通过一个实战案例“UV查询”，带领大家在掌握理论的基础上，学会具体使用Hive。
六、数据获取和预处理 Sqoop
基于实际案例与理论数据深度解析静态系统的数据，其次全面系统的讲解了sqoop的安装及配置、架构分析以及sqoop的语法介绍，旨在帮助学员建立数据传送知识体系结构，掌握常用数据传送方式，并具备海量数据处理框架设计能力。最后列举网易云课堂sqoop案例帮助学员更精准的了解sqoop的应用。
七、大数据调度框架：Azkaban
深度解析开源调度系统azkaban，从系统介绍、安装配置、再到工作流调度实战、以及改进思路，全面的介绍任务调度系统的整体架构，一线案例的讲解加以实际演练帮助大家全方位掌握大数据调度系统。
八、Scala编程基础
Scala是一门多范式（multi-paradigm）的编程语言，集成了面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala 运行在Java虚拟机上，并兼容现有的Java程序。目前很多项目比如Spark, Kafka都使用Scala编写。Scala语言表述逻辑简单清晰，但是入门门槛比较高，学习难度大。这门课将带大家学习这门语言，为今后的编程和阅读源码打下基础。
九、Spark框架教学
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。
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