国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元，大数据解决方案在未来四年中，帮助全球企业分享大约1.6万亿美元新增收入的数据红利。
数联寻英近日发布的首份《大数据人才报告》显示，目前全国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。
根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
对于高速发展的大数据行业来说，行业人才的稀缺目前已成为抑致行业发展的重要因素。人才的稀缺性外加上诱人的高额薪资，使得互联网行业很多技术人员纷纷想要转型进入大数据领域，成为数据科学家、大数据工程师等等。
对大数据【数据分析，数据挖掘】概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。
今天，我们将为大家介绍大数据工程师所需掌握的技能，让小伙伴们有个参照。 先来看一个常见的大数据基础平台架构图。
从这张大数据架构图上来看，我们发现，一个普通的大数据基础平台架构中，分为数据集成层、文件存储层、数据存储层、编程模型层和数据分析层，然后再到上层应用。
大数据基础平台架构中，往往还会有数据挖掘层和数据可视化层等。 再看这场架构图。
从以上两张架构图我们可以看到，整个大数据基础平台架构中，其实是涉及非常多的技术、语言和技能的。下面为大家一一细表。
一、大数据通用处理平台
1、Spark
Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
其中，RDD是Spark的核心，RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。
同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。
除此之外，RDD还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作（注意，reduceByKey是action，而非transformation），以支持常见的数据运算。Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。
Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。
Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。 Spark Streaming的优势在于：
能运行在100+的结点上，并达到秒级延迟。
使用基于内存的Spark作为执行引擎，具有高效和容错的特性。
能集成Spark的批处理和交互查询。
为实现复杂的算法提供和批处理类似的简单接口。
MLlib是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。MLlib 目前支持四种常见的机器学习问题：二元分类，回归，聚类以及协同过滤，同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。 下面是Spark学习脑图。
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你可以通过Spark官网以及Spark 36大数据专区来进一步了解Spark。
2、Flink
Flink 是一个开源的针对批量数据和流数据的处理引擎，已经发展为 ASF 的顶级项目之一。Flink 的核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎，已经支持了 API 化的 SQL 查询，包括图操作和机器学习的相关算法。
Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎。它主要是由 Java 代码实现。目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展。对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。
再换句话说，Flink 会把所有任务当成流来处理，这也是其最大的特点。Flink 可以支持本地的快速迭代，以及一些环形的迭代任务。并且 Flink 可以定制化内存管理。
3、Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 其中，
HDFS (分布式文件系统)
Mapreduce（计算框架）
Yarn（资源管理平台）
Pig（piglatin 语句到 mapreduce 的映射）
Hive（数据仓库，提供 SQL）
Mahout（机器学习算法的 mapreduce 实现库）
你可以通过Hadoop官网以及Hadoop 36大数据专区来进一步了解Hadoop。
二、分布式存储
HDFS
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。
三、资源调度
Yarn
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
YARN的基本思想是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。这里的应用程序是指传统的MapReduce作业或作业的DAG（有向无环图）。
MesosMesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，它被称为是分布式系统的内核。Mesos最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，后在Twitter得到广泛使用。
Mesos的起源于Google的数据中心资源管理系统Borg。Twitter从Google的Borg系统中得到启发，然后就开发一个类似的资源管理系统来帮助他们摆脱可怕的“失败之鲸”。
后来他们注意到加州大学伯克利分校AMPLab正在开发的名为Mesos的项目，这个项目的负责人是Ben Hindman，Ben是加州大学伯克利分校的博士研究生。
之后Ben Hindman加入了Twitter，负责开发和部署Mesos。现在Mesos管理着Twitter超过30,0000台服务器上的应用部署，“失败之鲸”已成往事。其他公司纷至沓来，也部署了Mesos，比如Airbnb（空中食宿网）、eBay（电子港湾）和Netflix。
四、数据分析/数据仓库(SQL类)
1、Pig
Apache Pig 是一个高级过程语言，适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。
通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询，Pig 可以简化 Hadoop 的使用。本文将探索 Pig 背后的语言，并在一个简单的 Hadoop 集群中发现其用途。
2、Hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
3、kylin
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
Apache Kylin 最初由ebay开发，现已经开源至Apache软件基金会。它是Hadoop之上的SQL查询接口，是一种高性能的SQL on Hadoop工具。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
4、Spark SQL
SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。
但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是：
MapR的Drill
Cloudera的Impala
Shark
其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。
5、Spark DataFrame
Spark发布了最新的1.3.0版本，其中最重要的变化，便是DataFrame这个API的推出。DataFrame让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的RDD转化方式易用的前提下，计算性能更还快了两倍。
这一个小小的API，隐含着Spark希望大一统「大数据江湖」的野心和决心。DataFrame像是一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的水渠，通过它Spark能取悦大数据生态链上的所有玩家，无论是善用R的数据科学家，惯用SQL的商业分析师，还是在意效率和实时性的统计工程师。
6、Impala
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。
已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。
7、Phoenix
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。更多参考官网。
8、ELK Stack
ELK Stack 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下，故有此简称。
8.1 ElasticSearch
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
8.2 Logstash
Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索），您可以使用它。logstash带有一个web界面，搜索和展示所有日志。
8.3 Kibana
kibana 也是一个开源和免费的工具，他可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志并提供友好的web界面。他可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 界面。
五、消息队列
参考资料：
什么是消息队列（Message Queue）？
消息队列设计精要：
1、 Kafka(纯日志类，大吞吐量)
是一款分布式消息发布和订阅的系统，具有高性能和高吞吐率。换个说法即Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
2、RocketMQ
分布式消息队列，是一款分布式、队列模型的消息中间件。
3、ZeroMQ
是一种基于消息队列的多线程网络库，其对套接字类型、连接处理、帧、甚至路由的底层细节进行抽象，提供跨越多种传输协议的套接字。
ZeroMQ是网络通信中新的一层，介于应用层和传输层之间（按照TCP/IP划分），其是一个可伸缩层，可并行运行，分散在分布式系统间。
4、ActiveMQ
开源的消息队列软件，是JMS消息通信规范的一个实现，运行在JVM下，支持多种语言，如JAVA，C++，C#。
5、RabbitMQ
是一个在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统。它可以用于大型软件系统各个模块之间的高效通信，支持高并发，支持可扩展。
六、流式计算
1、Storm/JStorm
对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。
Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。他同样还有以下的这些特性：
·易于扩展：对于扩展，伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统是可扩展的。你只需要添加机器和改变对应的topology（拓扑）设置。Storm使用Hadoop Zookeeper进行集群协调，这样可以充分的保证大型集群的良好运行。
·每条信息的处理都可以得到保证。
·Storm集群管理简易。
·Storm的容错机能：一旦topology递交，Storm会一直运行它直到topology被废除或者被关闭。而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务。这是分布式系统中通用问题。一个节点挂了不能影响我的应用。
·低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。
·尽管通常使用Java，Storm中的topology可以用任何语言设计。
2、Spark Streaming
Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。
Spark Streaming的优势在于：
·能运行在100+的结点上，并达到秒级延迟。
·使用基于内存的Spark作为执行引擎，具有高效和容错的特性。
·能集成Spark的批处理和交互查询。
·为实现复杂的算法提供和批处理类似的简单接口。
基于云梯Spark Streaming总体架构
Spark on Yarn启动后，由Spark AppMaster把Receiver作为一个Task提交给某一个Spark Executor；Receive启动后输入数据，生成数据块，然后通知Spark AppMaster；Spark AppMaster会根据数据块生成相应的Job，并把Job的Task提交给空闲Spark Executor 执行。
图中蓝色的粗箭头显示被处理的数据流，输入数据流可以是磁盘、网络和HDFS等，输出可以是HDFS，数据库等。
3、Flink
Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎。它主要是由 Java 代码实现。对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。
再换句话说，Flink 会把所有任务当成流来处理，这也是其最大的特点。
Flink 可以支持本地的快速迭代，以及一些环形的迭代任务。并且 Flink 可以定制化内存管理。在这点，如果要对比 Flink 和 Spark 的话，Flink 并没有将内存完全交给应用层。
这也是为什么 Spark 相对于 Flink，更容易出现 OOM 的原因（out of memory）。就框架本身与应用场景来说，Flink 更相似与 Storm。
Flink 架构图
七、日志收集
1、Scribe
Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到的应用。它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。
它为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。当中央存储系统的网络或者机器出现故障时，scribe会将日志转存到本地或者另一个位置，当中央存储系统恢复后，scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统。
其通常与Hadoop结合使用，scribe用于向HDFS中push日志，而Hadoop通过MapReduce作业进行定期处理。
2、Flume
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng。由于Flume-ng经过重大重构，与Flume-og有很大不同，使用时请注意区分。
编程语言
1、Java
Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等 。
详细请参考Java官网。
2、Python
Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。
Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[2] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写。
比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
详细请参考Python官网和36大数据Python专区。
3、R
R是一种用于统计计算的编程语言，由奥克兰大学的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman发明。如今被广泛地使用于统计分析、数据挖掘等方向。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R 是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的 S 语言的一个分支。R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。
最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。
R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
S-PLUS的使用手册，只要经过不多的修改就能成为 R的使用手册。所以有人说：R，是S-PLUS的一个“克隆”。但是请不要忘了：R is free。
详细请参见R官网和36大数据R专区。
4、Ruby
Ruby，一种简单快捷的面向对象（面向对象程序设计）脚本语言，在20世纪90年代由日本人松本行弘(Yukihiro Matsumoto)开发，遵守GPL协议和Ruby License。
它的灵感与特性来自于 Perl、Smalltalk、Eiffel、Ada以及 Lisp 语言。
Ruby明显比其他类似的编程语言（如Perl或Python）年轻，又因为Ruby是日本人发明的，所以早期的非日文资料和程序都比较贫乏，所以在网上仍然可以找到类似“Ruby的资料太少”之类的批评。
约于2000年，Ruby开始进入美国，英文的资料开始发展。Ruby归根结底源于Perl和Python两类语言，与C，C++，C#，java是不同大类。
5、Scala
Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言[1] ，设计初衷是实现可伸缩的语言[2] 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala编程语言抓住了很多开发者的眼球。
如果你粗略浏览Scala的网站，你会觉得Scala是一种纯粹的面向对象编程语言，而又无缝地结合了命令式编程和函数式编程风格。
数据分析挖掘
1、MATLAB
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。
MATLAB在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
2、SPSS
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences）。
随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。
3、SAS
SAS（全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC。）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
根据StuQ 发布的大数据工程师技能图谱来看，想要成为大数据工程师，除了以上提到的知识点之外，还需要掌握数据可视化、机器学习、算法和云计算等多个知识点。今天先为大家介绍到这里，下一篇文章我们将会继续为你介绍。