大数据工程师和大数据开发工程师的职能有何区别
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。
大数据工程师（即大数据开发工程师）的职能如下：
1、大数据采集（爬虫）、大数据清洗（ETL工程师）、大数据建模（算法工程师）与大数据分析（数据分析员）。
2、管理、分析展现及应用等技术（大数据开发工程师）。
3、研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准。
4、设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统。
5、管理、维护并保障大数据系统稳定运行。
6、监控、管理和保障大数据安全。
7、提供大数据的技术咨询和技术服务。
扩展资料：
大数据工程师（即大数据开发工程师）的技能要求：
1、精通Java技术知识，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发。
2、了解python/shell等脚本语言。
3、熟悉大数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解。
4、有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。
5、有爬虫系统开发经验者优先。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。
大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
应用案例，与往届世界杯不同的是，数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。
分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。
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