etl工程师和大数据开发工程师区别？

一、etl工程师和大数据开发工程师区别？

ETL工程师：从事系统编程、数据库编程和设计，掌握各种常用编程语言的专业技术人员。也称为数据库工程师。

大数据工程师是大数据开发工程师。主要从事大数据平台建设。它要求实践者拥有Java基础。它还需要以下技术能力：hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等。它是一个非常大的技术集群。

二、etl开发工程师做什么？

从事系统编程、数据库编程与设计。

1.ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转化、加载。 ETL工程师又叫数据库工程师主要工作内容有：从事系统编程、数据库编程与设计。

2.ETL是作为构建数据仓库的一个环节，负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。因为以前经常是将业务系统的数据取出来放到数仓中，按照星型或雪花型建模。

三、BI，数据仓库，ETL，大数据开发工程师有什么区别？

这几个职位都是跟数据有关的工作。BI 是商业智能，职位包括etl,数据仓库，数据展示工作。数据仓库，是按设定好的一种数据库模型ETL，负责清洗原始数据的一个过程，清洗完之后将数据加载至数据仓库。

大数据开发，数据量较大，上千万乃至亿级的数据量开发

四、etl开发工程师需要什么证？

etl开发工程师需要工程师证。etl是数据技术,常用在数据仓库,在其他数据方面也会被用到,是描述数据获得之后,经过抽取、转换、加载到目的地的一种过程,可以考工程师证,etl工程师需要考试为工程师证书的,工程师证书全称为专业技术资格证书,又称职称证书。

五、etl大数据工程师靠谱吗？

是比较靠谱的。

Etl大数据工程师，是大数据数仓方向的一个职位，主要是做数据清洗，抽取，转换，目前的话主要已hadoop的hdfs作为存储平台，hive作为数据建模，清洗，结构化数据的分析，使用工具或者脚本，导入到关系型数据库数据结，作为结果数据，供后续各部门使用。

六、etl工程师是属于大数据范围吗？

etl工程师是属于大数据范围。

ETL工程师目前主要是大数据方向的岗位，一般是负责数据抽取、清洗、转换、加载相关工作，ETL也是大数据整体工作中的一环，需要具备编程能力和一定的业务理解能力。

目前大数据是很有前景的行业，学会大数据是可以从事ETL工程师工作的，相反，只学习ETL相关技能的话，就业范围会相对较窄。所以，如果想从事这方面工作，可以重点考虑系统的学习大数据。

七、etl开发职位要求

ETL开发职位要求详解

ETL（Extract, Transform, Load）是指将数据从源系统中提取出来，经过一系列的转换和加工后，加载到目标系统中的过程。在当今数字化时代，ETL开发成为了信息管理和数据处理的关键环节，对应的职位也越来越受到重视。

作为一个ETL开发人员，需要具备一定的技术能力和专业素养。下面将详细解析ETL开发职位的要求，帮助有志于从事ETL开发工作的人士更好地了解该职位的技能要求和发展方向。

1. 数据处理技能

作为ETL开发人员，掌握数据处理技能是至关重要的。这包括熟悉关系型数据库（如Oracle、MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的操作，能够灵活运用SQL语言进行数据的提取和转换。

此外，ETL开发人员还应具备数据清洗、数据加工和数据校验的能力，能够处理各种异常情况，确保数据的准确性和完整性。

2. 编程技能

ETL开发通常需要编写复杂的数据转换逻辑和数据处理程序，因此，编程技能对于ETL开发人员来说也是必备的。常见的编程语言包括Python、Java和Scala。

熟练掌握这些编程语言，能够编写高效、可复用的ETL代码，实现数据的快速处理和转换。

3. 数据仓库技术

数据仓库是ETL开发的核心基础。ETL开发人员需要深入了解数据仓库的设计原理和架构，熟悉常见的数据仓库技术（如Hadoop、Spark、Hive等），了解数据仓库的运维和优化。

此外，对于大规模数据处理和分析平台的开发和维护也是ETL开发人员的常见工作。因此，了解数据仓库相关的技术和工具，能够根据实际需求进行数据建模和性能优化，是提升ETL开发人员竞争力的关键。

4. 业务理解和沟通能力

ETL开发人员通常需要和业务部门、数据分析师等进行密切合作，理解业务需求，并将其转化为可执行的ETL流程。因此，具备良好的业务理解和沟通能力对于ETL开发人员来说尤为重要。

ETL开发人员需要具备良好的需求分析和问题解决能力，能够与业务人员进行有效的沟通和协作，确保ETL流程的准确性和效率。

5. 系统运维和故障排除能力

ETL开发人员需要能够熟练掌握常见的ETL工具和平台，如Informatica、Talend等。同时，还需要具备系统运维和故障排除的能力，能够及时处理各类ETL任务运行中的异常情况。

解决ETL流程中出现的问题，如数据倾斜、数据丢失等，需要ETL开发人员具备较强的问题排查和故障处理能力。因此，ETL开发人员需要不断学习和积累相关的系统运维和故障排除经验。

6. 数据安全和保密意识

ETL开发人员通常需要处理一些敏感的公司和客户数据，因此，数据安全和保密意识也是ETL开发人员应具备的基本素养。

ETL开发人员需要遵守公司的数据保密政策，在ETL开发过程中严格保护数据的安全性，防止数据泄露和滥用。

总结起来，ETL开发人员需要具备数据处理、编程、数据仓库、业务理解、沟通能力、系统运维和故障排除、以及数据安全保密意识等多方面的综合技能。只有掌握这些关键技能，才能胜任ETL开发这一重要职位，为企业提供高质量、可靠的数据处理和分析支持。

八、大数据etl工程师一般能干多久？

一般做到35岁，

要分大数据哪种类型的工程师，如果是开发类型，比如程序员，那估计就比较悲催了，在目前的市场环境下，能干到35岁以后，不失业还可继续干，一旦失业了估计就很难再就业了。

   但如果是大数据分析之类的工作，那就能干得更加长久。

1、算法工程师。

2、大数据分析师。

3、大数据挖掘工程师。

4、大数据产品经理。

5、大数据架构研究师。

6、大数据科学家

上述等等的大数据工种分得较细，主要是属于分析研究型的工种，这样的工作一般可以干到退休。

     但是如果是干大数据技术开发工作的，其实本质上说还是属于程序员行业，你得要学开发软件，写代码，这样的工作就与其他行业的程序员一样，干一段时间后未雨绸缪，早做规划打算

九、大数据etl工程师薪资及发展前景？

大数据etl工程师在全国的平均月薪为¥21,122，中位数为¥18,817，其中¥7k-12k工资占比最多，约18%。

从事人工智能和大数据行业，平均可拿 9k，发展前景很好，就业机会大。

十、大数据平台 etl

大数据平台ETL流程优化

随着互联网信息的快速发展，以及各行各业数据量的不断增加，大数据技术应用已经成为提高企业竞争力的关键因素之一。作为大数据处理的关键环节，ETL（Extract, Transform, Load）流程在构建大数据平台中扮演着重要角色。如何优化大数据平台中的ETL流程，提升数据处理效率、降低成本、确保数据质量，成为许多企业面临的挑战。

ETL流程概述

ETL指的是数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）、数据加载（Load）的过程。在大数据平台中，ETL流程用于从不同数据源提取数据，经过清洗、转换和整合，最终加载到数据仓库或数据湖中，为数据分析和数据挖掘提供支持。优化ETL流程可以提高数据处理效率，加快数据分析速度，降低企业的运营成本。

大数据平台ETL流程优化策略

1. 数据源管理

合理管理数据源对于保证数据准确性和完整性至关重要。建立统一的数据源管理体系，包括数据源接入、数据抽取、数据清洗等环节，可以有效降低数据源的错综复杂性，减少数据质量问题。

2. 数据抽取优化

在数据抽取阶段，应该考虑增量抽取、并行抽取等技术手段，以减少数据传输时间，提高数据抽取效率。同时，合理选择抽取工具和机制，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据转换策略

数据转换是ETL流程中的关键环节，需要根据数据处理需求设计合适的转换逻辑，尽量减少不必要的计算和转换步骤，提高数据处理效率。同时，可以考虑使用ETL工具进行自动化转换，减少人工干预。

4. 数据加载优化

数据加载是将处理好的数据加载到目标数据仓库或数据湖中的过程，应该考虑数据加载的并发性、容错性和性能等方面。合理设计数据加载策略，可以避免数据丢失和数据重复加载等问题。

5. 数据质量管理

数据质量直接影响数据分析和决策结果的准确性，应该建立完善的数据质量管理体系，包括数据质量监控、数据质量评估、数据质量改进等环节，确保数据质量符合业务需求。

结语

大数据平台中的ETL流程优化是提升数据处理效率、降低成本、确保数据质量的重要举措。通过合理优化数据源管理、数据抽取、数据转换、数据加载和数据质量管理等环节，可以有效提升大数据处理效率，为企业的数据分析和决策提供有力支持。