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是的，编程语言是数据工程的必备技能。多数职位概况要求精通至少一种编程语言。这些语言是ETL或数据管道框架所必需的。通用编程语言是总体上掌握数据工程和管道所需的核心编程技能。比如，Java和Scala用于在Hadoop上编写MapReduce作业。Python是数据分析和管道的流行选择，而Ruby也是广泛流行的应用程序粘合剂。
Python！Python！Python！是的，大约70％的工作简介中具有Python作为必备技能，其次是SQL，Java，Scala和其他编程技能，例如R，.Net，Perl，Shell脚本等。
数据处理是将数据收集和处理为可用的所需形式。Apache Spark排在数据处理层的首位，其次是AWS Lambda，Elasticsearch，MapReduce，Oozie，Pig，AWS EMR等。ApacheSpark是一个功能强大的开源框架，可提供交互式处理，实时流处理，批处理，并以非常快的速度，标准接口和易用性进行内存处理。
对于需要分析或处理的任何数据，首先需要将其收集或吸收到数据管道中。REST API是用于此目的的常用工具，其次是Sqoop，Nifi，Azure Data Factory，Flume，Hue等。
数据缓冲是数据工程框架中的关键部分，在将数据从一个地方移到另一个地方以适应大量数据时，需要临时存储数据。Apache Kafka是常用的分布式数据存储，经过优化可实时摄取和处理流数据。流数据是由数千个数据源连续生成的数据，这些数据源通常同时发送数据记录。流平台需要处理这种不断涌入的数据，并按顺序和增量地处理数据。此类别中的其他工具是Kinesis，redis Cache, GCP Pub/Sub等。
数据需要存储以进行处理，分析或可视化，以生成有价值的结果。数据存储可以采用数据仓库，Hadoop，数据库（RDBMS和NoSQL），数据集市的形式。紧随其后的是Hive，AWS Redshift，MongoDB，AWS S3，Cassandra，GCP BigQuery等SQL技能。
数据可视化是以图形，图表或其他可视格式表示数据或信息。它传达数据与图像的关系。Tableau和PowerBI领先于竞争对手，其次是SAP Business Objects，Qlik，SPSS，QuickSight，MicroStrategy等。
有不同的基于云或内部部署的平台，可用于不同的数据工程工具集。列出的典型代表是Hadoop，Google Cloud Platform，AWS，Azure和Apprenda。
好吧，并非一定要精通所有技能和工具，但是通常需要在每个数据管道框架类别中至少掌握其中一个，例如针对云平台的GCP，针对开发的Python，针对数据处理的Apache Spark，针对数据收集的Rest API，针对数据缓冲的Apache Kafka，针对数据存储的Hive，用于数据可视化的PowerBI。
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