大数据开发工程师必备技能有哪些?随着全行业数字化转型和新基建时代的到来，对技术人才提出了更高的要求。不管是面试还是实际工作过程中，数据工程师要时时刻刻面对这些层出不穷的技术演进。
随着数据的爆发式增长以及指标维度多元化，T+1 的数据报表早已无法满足需求。在保证高时效性的同时，让数据发挥更大的价值是筛选“王牌”大数据开发工程师的重要门槛。现在对大数据开发工程师的能力要求越来越高：
1、OLAP型大数据开发能力
对数字化转型的公司来说，公司的业务可以分为两类：一类是OLTP型的业务，一类是OLAP型的业务。对优秀的IT工程师来说，我们需要同时具备OLTP的技术能力和OLAP的技术能力。进一步来讲对于前者，我们需要具备线上满足高并发、高可用、高扩展的开发能力，比如根据公司业务发展阶段给出优雅的线上微服务架构解决方案;对于后者，我们需要具备线下海量大数据处理和分析的开发能力，比如电商公司收入趋势的分析和预测、抖音等短视频平台日活用户分析等开发解决方案。
伴随数字化转型的向广向深发展，具备OLAP型大数据开发能力的工程师在人才市场上将具备更强的竞争力和更丰厚的薪资收入，必然成为新时代的香饽饽。那么如何成为大数据开发工程师?怎么才能成为独当一面的大数据开发工程师?
大数据计算根据业务需求不同，又分为离线批量计算和在线实时计算。比如基于MapReduce的海量计算属于离线计算范畴;基于ClickHouse的计算属于实时在线计算范畴。特别是支持任意指标、任意维度并且秒级给出结果的在线实时计算的技术能力，对大数据开发工程师而言就更加重要了。
为了应对大数据高时效性的发展需求，很多实时计算和在线交互式数据分析技术应运而生。实时OLAP数据库ClickHouse正是这样一款计算处理引擎，是业界公认的一匹黑马，它能够优雅解决企业任意指标和任意维度组合，并且实时给出处理结果的复杂业务场景需求。
2、ClickHouse
通过看书、看文章的确是一种自学方式，不过ClickHouse相对复杂，它在很多方面不像其他系统那样高度自动化，而正是某些看似不够自动化的设计，反过来却在使用中带来了极大的灵活性。如果把数据库比作汽车，那么ClickHouse俨然就是一辆手动挡的赛车，对技术人员来说会有诸多不适应。找到专家带领才是掌握从原理到真实线上使用的更快更有效的学习方式。
大数据开发工程师需要具备大数据采集、大数据ETL、大数据计算、大数据存储、大数据建模、大数据智能分析等能力。大数据计算是整个大数据生态非常重要的一环，也是比较核心的技术一定要牢牢掌握。
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