在这篇文章中，bluehost香港VPS云主机商将探讨数据工程师的角色和当今最流行的数据工程工具。
数据工程师的角色
由于企业已经开始意识到存放在计算机系统中的数据有多大的价值，他们正在着手进行数据科学计划，以开发利用这种价值的创新方法。这就是为什么数据工程已经成为了当今最需要的IT学科之一。推荐阅读：《通过数据科学来提升网站个性化》
数据工程师是建立数据科学项目所依赖的信息基础设施的人。这些专业人员负责设计和管理数据流，将来自不同来源的信息整合到一个共同的池子里(例如，一个数据仓库)，以方便数据科学家和商业智能分析师从中获取信息进行分析。这通常涉及到基于某种形式的ETL(提取、转换和加载)模型以实施数据管道。
数据工程工具
在创建这种信息架构时，数据工程师依靠各种编程和数据管理工具来实现ETL，并管理关系型数据库和非关系型数据库，建立数据仓库。让我们快速浏览一下最流行的工具。
数据管理工具
- Apache Hadoop是一个基础的数据工程框架，用于在分布式处理环境中存储并分析大量的信息。Hadoop不是一个单一的实体，而是开源工具的集合，如HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce分布式处理引擎。Precisely Connect是一个高度可扩展和易于使用的数据集成环境，用于用Hadoop实现ETL。
- Apache Spark是一个与Hadoop兼容的数据处理平台，与MapReduce不同，它可以用于实时流处理，也可以用于批处理。它比MapReduce快100倍，可作为替代品。Spark具有Python、Java、Scala和R的API，可以作为独立于Hadoop的平台运行。
- Apache Kafka是当今最广泛使用的数据收集工具和接收工具。Kafka是一个易于设置和使用高性能的平台，可以将大量数据快速地流向Hadoop这样的目标。
- Apache Cassandra被广泛用于管理大量的数据，为用户提供较低的延迟，并自动复制到多个节点以实现容错。推荐阅读：《你应该知道的数据分析中的抽样技术类型》
- SQL和NoSQL(关系型数据库和非关系型数据库)是数据工程应用的基础工具。历史上，关系型数据库，如Db2或Oracle一直都是一种标准。但随着越来越多的现代应用能够实时处理大量的非结构化、半结构化甚至多态的数据，非关系型数据库开始发挥其作用。
编程工具
- Python是一种非常流行的通用语言。它被广泛用于统计分析任务，可以说是数据科学的通用语言。熟练掌握Python(与SQL一起)是三分之二以上的数据工程师职位列表的要求。
- R是一种独特的语言，具有其他编程语言所缺乏的功能。这种矢量语言在多个数据科学类别中都能找到使用案例——包括从金融应用到遗传学和医学。
- 由于超高的执行速度，Java被视作建大规模数据系统的首选语言。它是Facebook和Twitter等公司的数据工程工作的基础。Hadoop主要是用Java编写的。
- Scala是Java的一项扩展，特别适合与Apache Spark一起使用。事实上，Spark就是用Scala编写的。虽然Scala运行在JVM(Java虚拟机)上，但Scala代码比Java的同类代码更干净、更简洁。
- Julia是一种新兴的通用编程语言，非常容易学习。它的速度与C或Fortran相当，这使得它可以在需要两种语言的数据项目中作为单一语言使用。例如，Python可能被用于原型设计，用Java或C++重新实现，以满足生产性能要求。现在，凭借其速度和易用性，Julia可以同时用于原型设计和生产。
以上就是2022年最受欢迎的数据工程工具全部内容。推荐相关阅读：《被数据分析重塑的5个行业》