1樓：stucou
以前不需要現在需要。
1 以前hadoop生態系統不成熟的時候，各個元件不好用，分布式處理的知識不普及，大資料應用也侷限於hbase訪問資料，hive跑sql出報表，流處理統計過濾資料。所以大資料工程師大部分時間在研究這些元件本身的用法和坑。
2 隨著開源軟體的發展，大資料元件本身越來越成熟，坑也越來越少，入門的門檻越來越低（比如hive出現之前，要手寫mapreduce程式，hive出現了直接寫sql 難度大大降低。structured streaming出現之前要手寫流程式難寫難調 ），就單個元件來說，上手越來越容易。
3 應用趨勢和投資趨勢已經逐漸從大資料平台轉向大資料探勘及人工智慧。有資料的公司希望進一步發揮資料的價值，這就會涉及大資料機器學習元件。
所以對於大資料工程師來說，只會一些元件就容易失去競爭力，工資談不高。要會用平台能做資料探勘應用才能得到更高的工資。
2樓：Orange Lee
我只能很膚淺地回答一下，畢竟我也不專業。
首先我覺得是否學習要看兩點。
第一是個人的興趣愛好，是否對機器學習資料處理感興趣，如果感興趣的話，是可以深入跟進的。畢竟有hadoop的基礎的話，學習起來會比較容易，因為很多相關的資料處理要麼直接在hadoop平台上進行，或者是在hadoop生態圈裡的系統上進行。這是乙個優勢。
第二是職業需求。我看過hadoop工程師的招聘，貌似有乙個是平台維護，這個就不太需要資料處理的太多知識。如果是hadoop資料工程師的話，那麼我覺得學習是必要的。
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