大数据工程师需要具备哪些素质。

首先你要明确大数据工的业务流程是什么？
大数据业务流程有4个基本环节，分别是业务理解、数据准备、数据挖掘、分析应用。在这个流程里有三个职能领域：大数据系统研发，承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发;大数据挖掘，负责关键模型应用与研究工作;大数据分析应用：既是外部需求的接入者，也是解决方案的输出者，很多时候也会承担全盘统筹的角色。

大数据抽取转换及加载过程(ETL)是大数据的一个重要处理环节，Extract即是从业务数据库中抽取数据，Transform即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，Load即是把数据加载到数据仓库的过程。

数据抽取工具实现db到hdfs数据导入功能，提供高效的分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决按字段分区数据导致各分区数据不均匀导致作业负载不均衡的问题。

数据采集可以是历史数据采集也可以是实时数据采集，可以采集存储在数据库这种结构化数据，也可以采集各类文本、图片、图像和音频、视频 等等非结构化数据，另外还可以采集结构变化很大的半结构化数据，数据采集完毕后可以直接存储在交通状态分析平台上(存储方式有两种：关系型存储、非关系型存储)，经过处理、存储的数据可以进行批量输出、实时输出以及高并发输出接口。

很多小伙伴，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的，欢迎小伙伴775进入大数据908学习裙246，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家解惑答疑，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。