大家好，关于大数据运维工程师是干什么的很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于大数据运维工程师是干什么的呢的知识，希望对各位有所帮助！
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本文目录
大数据运维工程师具体做什么
事件管理：目标是在服务出现异常时尽可能快速的恢复服务，从而保障服务的可用性;同时深入分析故障产生的原因，推动并修复服务存在的问题，同时设计并开发相关的预案以确保服务出现故障时可以高效的止损。
问题发现：设计并开发高效的监控平台和告警平台，使用机器学习、大数据分析等方法对系统中的大量监控数据进行汇总分析，以期在系统出现异常的时候可以快速的发现问题和判断故障的影响。
问题处理：设计并开发高效的问题处理平台和工具，在系统出现异常的时候可以快速/自动决策并触发相关止损预案，快速恢复服务。
问题跟踪：通过分析问题发生时系统的各种表现(日志、变更、监控)确定问题发生的根本原因，制定并开发预案工具。
变更管理：以可控的方式，尽可能高效的完成产品功能的迭代的变更工作。
配置管理：通过配置管理平台(自研、开源)管理服务涉及到的多个模块、多个版本的关系以及配置的准确性。
发布管理：通过构建自动化的平台确保每一次版本变更可以安全可控地发布到生产环境。
容量管理：在服务运行维护阶段，为了确保服务架构部署的合理性同时掌握服务整体的冗余，需要不断评估系统的承载能力，并不断优化之。
容量评估：通过技术手段模拟实际的用户请求，测试整个系统所能承担的最大吞吐;通过建立容量评估模型分析压力测试过程中的数据以评估整个服务的容量。
容量优化：基于容量评估数据，判断系统的瓶颈并提供容量优化的解决方案。比如通过调整系统参数、优化服务部署架构等方法来高效的提升系统容量。
架构优化：为了支持产品的不断迭代，需要不断的进行架构优化调整。以确保整个产品能够在功能不断丰富和复杂的条件下，同时保持高可用性。
大数据工程师主要是做什么的
大数据工程师的主要工作是：分析历史、预测未来、优化选择。
1、分析历史，找出过去事件的特征：
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。
2、预测未来，预测未来可能发生的事情：
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
3、优化选择，找出最优化的结果：
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
在工作岗位上，大数据工程师需要基于Hadoop，Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群环境的搭建，性能调优和日常维护。负责数据仓库设计，数据ETL的设计、开发和性能优化。参与构建大数据平台，依托大数据技术建设用户画像。
扩展资料：
大数据工程师可以从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。
大数据工程师专业技术水平等级培训考试分初级、中级、高级三个级别。
大数据工程师培养人群：有志于从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。
大数据工程师初、中、高三个级别考试均设《大数据理论基础》、《大数据技能实操》两个科目。
参考资料：百度百科-大数据工程师
大数据工程师是做什么的
大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：
找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。
预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
扩展资料
大数据工程师需要学习的知识
1、linux
大数据集群主要建立在linux操作系统上，Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。而这部分的内容是大家在学习大数据中必须要学习的，只有学好Linux才能在工作中更加的得心应手。
2、Hadoop
我觉的大家听过大数据就一定会听过hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架，运算时利用mapreduce对数据进行处理。
参考资料来源：百度百科-大数据分析师
关于本次大数据运维工程师是干什么的和大数据运维工程师是干什么的呢的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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