如何成为一名优秀的大数据运维工程师？

大数据与医疗

随着大数据技术的发展成熟以及国家对大数据产业发展的支持，搭建大数据平台也不在限与BAT级别的大型互联网企业，越来越多企业或个人参与到大数据行业中，并且已经尝到了大数据和大数据技术带来的甜头。

大数据与旅游

而由于大数据井喷式的发展，作为技术人员，很多的人考虑的是学习大数据开发技术，大数据与业务应用。但技术产业的不断发展成熟，分工也必将越来越明确，尤其是互联网产业，个人是很难完全掌控全局的。

分工明确，环环相扣

大数据产业当中，企业的IT架构不断扩展，服务器、存储设备的数量越来越多，网络也变得更加复杂，从而给运维工作带来了巨大的挑战，特别是分支机构众多的大型企业或垂直层级较多的政府单位，为了保障良好的用户体验和数据时效性，运维工作显得十分艰巨。因此，在大数据集中趋势越来越明显的时代，具备实时采集和海量分析能力的IT运维管理产品将会成为数据分析应用的新增长点。

IT运维产品的发展趋势决定了，要在企业复杂的异构网络环境和系统面前毫不畏惧，有这种实力才能实现业务系统所依托的网络平台资源、服务器资源、应用系统资源、信息服务资 源等进行统一综合管理。

大数据运维需要掌握什么

那么对于本身从事运维工作，或从其他岗位转做大数据运维工程师的朋友，应该掌握哪些技能，才能让我们在实际工作中得心应手，运筹帷幄呢？

linux

首先Linux，对于从事开发工作的朋友，必然并不陌生，即使没有系统学习过，但是简单常用的命令必然了解。但对于想从事大数据运维朋友们，我们必须要进行系统的学习，除了常用的命令，基础的有网络安全、用户、磁盘管理，文件目录管理，系统监测维护；之后是Linux下部署企业中用到的各种服务和构建各种高级服务的方法，特别是系统管理员日常管理工作中常见的问题，最初步的安装到系统的安全和优化，以及各种服务的搭建和管理都有一些小技巧，都必须掌握。

关于Linux这块，作为大数据运维工程师，我们还需要具备Linux下进行进程控制开发、进程间通信开发、多线程开发、网络的开发能力，为后续深入掌握嵌入式Linux驱动和系统编程打下坚实的基础。然后逐步进阶，再通过项目实战，搞定Linux中小规模集群构建与优化。当然这里必须要提一下，需要熟练掌握运用Shell编程。

Redis

作为运维工作人员，常规数据库的操作必不可少，而针对大数据运维，一些高性能数据库必须熟悉，如Redis等。在此基础上，基本可以尝试完成一些大规模集群架构构建了。

Python自动化运维

自动化运维能够大大提高运维效率，而python凭借其灵活性，在自动化运维方面已经被广泛使用，而且服务器规模越大，优势越明显。通过python实现自动监控，系统安全、报表管理，Ansible，Saltstack等等。学习过程中可以可以使用python自动化运维实现大规模流量监控与管理，来体验自动化运维在实际业务场景的应用，提升实际使用能力。

hadoop生态圈

既然是大数据运维，大数据平台集群构建和云计算平台集群构建自然需要熟练，了解hadoop生态体系，有条件的话，可以尝试搭建千万级的高并发大数据网站平台（自学估计比较困难）。针对云计算平台，OpenStack易于部署、功能丰富且易于扩展，应该作为我们重点学习对象。针对这块也有像COA认证等受认可的培训认证，有条件的朋友可以参与，对就业帮助还是非常不错的。

OpenStack

讲了这么多，其实很多本身从事企业网管、技术支持或者硬件网络方面的朋友，对文中的部分内容还是非常熟悉的。对于这类有一定经验基础的朋友，学习起来自然会更轻松。运维工作相对与编码，比较看重人的逻辑思维能力，对于未知情况做出逻辑判断，主动出击，对于沟通、团队能力更加看重。有兴趣的朋友可以尝试深入了解。

大数据时代，“连接一切”将是一个时尚的词句，物物相连，人人相连，人物相连。在这个巨大且复杂的网络中，以大数据、云计算为基础的智能感知世界，让我们张开双臂，拥抱未来，以大数据为基础，精准感知，精准运维。