怎样成为优秀的大数据工程师?需要具备哪些技术?
1、大数据架构工具与组件 企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。
2、云计算和容器化技术：了解云计算和容器化技术的基本概念和原理，能够使用云计算平台（如AWS、Azure、GCP等）进行大数据处理和部署。熟悉容器化技术，如Docker、Kubernetes等。
3、大数据分析工程师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。
4、大数据场景知识要结合具体的行业，包括教育大数据、金融大数据、交通大数据、医疗大数据等，场景大数据分析是目前大数据领域的重要应用。
大数据工程师需要掌握哪些知识?
大数据开发工程师需要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识：数学基础、统计学基础和计算机基础。
以下是大数据工程师需要掌握的一些重要领域和技能，详细解释如下： 大数据基础知识：大数据工程师需要了解大数据的基本概念、原理和技术体系。包括对分布式存储和计算的理解，熟悉Hadoop、Spark等大数据框架的使用和原理。
学大数据，在前期主要是打基础，包括j***a基础和Linux基础，而后才会正式进入大数据技术的阶段性学习。Linux学习主要是为了搭建大数据集群环境做准备，所以以Linux系统命令和shell编程为主要需要掌握的内容。
需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。
大数据开发工程师是什么
大数据开发工程师的职责是负责公司大数据平台的开发和维护、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。
大数据工程师和大数据开发工程师两者之间没有区别。大数据工程师指的就是大数据开发工程师。大数据工程师（即大数据开发工程师）从事大数据***集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务。
简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。
在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
1、大数据开发就业的主要方向：大数据开发工程师 大数据开发，主要围绕大数据系统平台来开展工作，要求熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，以及相关的生态圈组件，如Yarn，HBase、Hive、Pig等。
2、其次大数据的就业方向还有大数据Hadoop开发工程师和大数据Spark开发工程师，因为在学习过程中会学到Hadoop生态体系和Spark生态体系。随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。
3、Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势。创新都是站在巨人的肩膀上产生的，在大数据领域Spark也不例外。
4、还包含分布式运算的***调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。
5、大数据处理为何选择Spark，而不是Hadoop？基础知识 Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。
6、可以是可以啦，但是最好还是接触一些Hadoop的知识，毕竟spark大部分时候还是需要集成到Hadoop的yarn上面的，所以hdfs得懂吧？所以，最好是看一下Hadoop的知识，了解一下，对你学好spark还是有帮助的。
