[請益] Web跟資料工程
各位好
小弟目前的工作是後端Web仔寫寫API
後來業務上有接觸到mapreduce Apache Flink 這種大數據運算框架
想請教一下各位前輩
如果為了下一份工作打算
會用這些框架 是有辦法往資料工程師當下一份工作嗎？
或者是說需要補足的知識工具其實更多？
靠刷題之後找Backend Engineer比較容易？
謝謝各位
--
Chatgpt問世後未來說不準了
很多資料工程都要值班維運喔
ETL很可怕
身兼backend和data 老闆最愛
要轉data eng ，看他的JD啊，或是去linkedin敲data
eng 然後問
這些都是高級excel 只是工具 沒啥優勢或門檻
AI 取代這種工具類的操作/分析者 是可預見的未來
Data Engineer 炙手可熱，就算沒落也可以轉後端，沒道理
不選
是怕資料工程這塊 是不是需要補很多東西 弄一弄反而沒刷題走後端高？ 不然好像刷題走後端比較容易？
你可以試著取代看看啊 de的重點一直是人不是工具操作
我沒有說取代de 是取代初級的分析操作者
因為我認為原po敘述 離 de的能力需求還是差滿多
看你想清資料還是繼續當web仔
身為專業工程師，有時間可以拿實際證據與實作來說明吧。如
果DE可以被AI部分取代，真的歡迎拿實際例子來交流學習。
資料工程師養成，要實務一點，不要會一堆工具，然後什麼都
沒做過。舉例：有10億筆結構化資料，你要怎麼存與查詢，一
秒可以查到？ 朝這種很實務的角度去學，才是正軌。沒環境
就自己造垃圾資料，架虛擬環境來玩。
只是用過工具，然後一遇到實際問題就掛，可能很難找類似工
作。
DE 在處理的主要業務不是分析操作，樓上 DrTech 說的才是 D
E 在關心的，需要根據業務需求規劃資料生命周期內的資料儲
存方式跟型態，說是高級 Excel 工具是在哈囉……
看起來你想走運算平台而不是倉儲？
對應該是資料工程那塊 倉儲應該算是資料分析？ 可能比較像Ｄ大跟Ｈ大說這樣 因為我也是自己摸索來用 但說是高級EXCEL工具是有點怪 啦 這些框架大方向應該都算是強調大數據資料可以更快速的吧
原來現在DE只是專注工具的使用?那被AI取代剛剛好
大家都預設AI不能解決實務的問題也是挺值得討論的點
解決老闆不想用rdb想用mongo存結構化資料的問題
ai應該會叫我解決老闆
說mapreduce Apache Flink是高級excel是在搞笑嗎= =?先搞
清楚資料分析和data engineer的區別好嗎
好的DE跟日本原裝壓縮機一樣十分稀少，要對domain 的深入
理解跟大量的技術與經驗積累。遇過那種高手就知道，本來只
能等都更炸掉重改的中古垃圾屋，都能給你翻成漂漂亮亮的北
歐風溫馨文青宅。
想詢問哪裡可以學到相關知識
倉儲是資料工程喔，經典著作 The Data Warehouse Toolkit
有時間可以慢慢翻一下。會說是高級 Excel 工具應該是指看到
MapReduce 的部分，但這種操作並不是只能用在分析上……
哦哦 謝謝Ｈ大 我想了一下 現在業務上是用hadoop Flink這類的大數據框架 去應用 似乎好像比較偏向資料分析這塊不是資料工程？ 聽起來只會應該這類框架還是需要補足很多相關知識才能走這條路？ 那感覺是後端那種單純刷題會容易一些？ 我目前是因為剛好接觸到 所以才想說有沒有走這條路的可能這樣
※ 編輯: lin3835 (111.243.30.197 臺灣), 04/10/2023 23:11:48至於待遇跟薪水問題，去看 DrTech 寫過的某篇文吧，國家跟
產業的權重會比職稱和使用的技術要高，你說資料工程跟後端
來比誰高，不提產業也無從比較起…
框架的大方向未必是處理效率問題，有的是處理擴展性問題
Hadoop 生態系沒有偏向資料分析呀~ 至於 Flink 是是為了處
我感覺會用這個應該主要是想用分散式集群的功能運算吧 把那些資料套用個什麼規則 整 理出某個 人能參考依據 這樣聽一聽 跟我實際摸索 好像真的不是會用一點工具就能往這 行走
※ 編輯: lin3835 (111.243.30.197 臺灣), 04/10/2023 23:25:55理一些需要實時計算的資料的，當大量資料實時產生的同時需
要分析計算會用到，要看一下你現在的業務到底接觸的是哪一
越接近用戶端使用的部分，相較是比較簡單的，上面 D 大提到
的，是偏向於提供資料使用人員（DS/DA）去做的 infra
多數 DE 會在串接跟維護 Data Pipeline，你說的套用某個規
則去整理出某人或是某個部門的資料，可能只是這條 pipeline
上，某一個資料出水口需要做的事~ 要挖的東西是滿多的，有
興趣可以從這個方向開始切進來~
的確在有些公司 DE 除了基礎服務設施和資料處理之外，還要
現在有人在用mapreduce? 我還真的沒在商業產品上看到過
包山包海去處理分析和視覺化…
公司資料量夠大都要靠 map reduce 來做分散式處理吧…幾
億筆資料的 indexing 難到你要一台機器做
還有大量 log 的 data pipeline，use case 很多
還有不少用 Hive 的，背後做還是 MapReduce，現在的確 Spar
k 跟 Flink 居多
只是比較沒有純寫mapreduce 框架背後還是mr啊
de會去服務使用flink分析的user de就要了解flink
DE 是個坑，每家DE 要的技能點可能都有點些許不同，進
來會發現包山包海，什麼能力都要，可以多看看，再看要
不要走 DE
mapreduce早被淘汰了，居然還有人在用Zzzz
分散式運算被後概念就是mr啊，還是你以為跑spark就
不是MR
那你應該先學Java，順便把原始碼、論文看一看，加油 Zz
zz
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