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大数据初级工程师是大数据领域的入门岗位，需掌握以下核心技能，兼顾理论、工具与实践：
一、编程语言与工具
1. Python
- 必备技能：用于数据清洗、脚本编写及简单分析(如Pandas库处理CSV/Excel)。
- 进阶：结合PySpark操作分布式数据。
2. SQL
- 熟练掌握关系型数据库(MySQL、PostgreSQL)查询，理解复杂JOIN、窗口函数。
3. Linux命令行
- 常用命令：文件操作(`grep`/`awk`/`sed`)、进程管理、日志查看。
二、大数据框架与工具
1. Hadoop生态
- HDFS：理解分布式存储原理，掌握文件上传/下载命令。
- MapReduce：了解词频统计等经典案例逻辑。
- YARN：资源调度基础概念。
2. Spark
- 掌握Spark Core(RDD操作)、Spark SQL(DataFrame API)。
- 了解Spark Streaming(微批处理场景)。
3. 数据仓库
- Hive：编写HQL进行表创建、数据查询。
- HBase：键值存储场景应用(如时序数据)。
三、数据库与ETL
1. NoSQL基础
- MongoDB(文档存储)、Cassandra(宽列存储)基础操作。
2. ETL工具
- 使用Apache NiFi、Talend或自研脚本完成数据清洗、转换。
四、数据建模与分析
1. 数据建模
- 理解星型/雪花模型，参与维度表设计。
2. 基础算法
- 掌握聚类(K-Means)、分类(决策树)算法原理，能用Scikit-learn调包。
3. 可视化工具
- 使用Tableau/Power BI制作仪表盘，或Matplotlib/Seaborn生成图表。
五、软技能与协作
1. 沟通能力
- 与业务方确认需求，向技术团队解释数据问题。
2. 问题解决
- 定位数据倾斜、任务失败等常见问题，查阅日志优化代码。
六、加分项
- 云大数据工具：AWS Glue、Azure Databricks基础使用经验。
- 实时计算：了解Flink或Kafka Streams概念。
- 认证：Cloudera CCA Data Analyst、IBM Data Science证书。
学习建议
1. 实践优先：通过Kaggle数据集或公司测试集群动手实操。
2. 项目驱动：参与日志分析、用户画像等完整项目流程。
3. 持续学习：关注Delta Lake、Lakehouse等新技术趋势。
行业薪资参考(中国)：
- 初级岗位月薪8k-15k，一线城市更高，2-3年经验后可向中级工程师(20k-30k)发展。
2025-03-28
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