在阿里有句俗话：“所有业务都被数字化，所有数据都被业务化”。
作为大数据从业者，您必须了解拥有数据是一回事，而使数据有用和富有成效则是另一回事。
您必须手中有两把刷子才能成为“大大师”。
大数据圈！如何实现智能路径检测，找出符合条件的路径的详细信息以及与该路径匹配的用户数？关于有顺序的渠道转换，如果我想更加准确，该怎么办？面对大量的订单记录，如果要基于区域，时间和来源等维度进行实时分析，该如何实现？对于海量评论数据，我想查询良好评论和不良评论的比率。
如果要执行准实时分析并想在几秒钟内完成，该怎么做？无论是面试还是实际工作过程，数据工程师都必须时刻面对这些无休止的技术发展。
随着数据的爆炸性增长和指标维度的多样化，T + 1数据报告长期以来无法满足需求。
如何在确保高及时性的同时最大化数据价值是筛选“王牌”身份的重要门槛。
大数据开发工程师。
01大数据开发工程师能力的新要求OLAP型大数据开发能力随着整个行业的数字化转型的到来以及新基础架构时代的到来，对技术人才提出了更高的要求。
对于经过数字转换的公司，公司的业务可以分为两类：一类是OLTP型业务，另一类是OLAP型业务。
对于优秀的IT工程师，我们需要同时具有OLTP技术能力和OLAP技术能力。
此外，对于前者，我们需要具有可满足高并发性，高可用性和高可扩展性的在线开发功能，例如基于公司业务发展阶段的优雅的在线微服务架构解决方案；对于后者，我们需要具有在线开发功能。
海量大数据处理和分析的开发能力，例如对电子商务公司收入趋势的分析和预测以及对短视频平台（如豆阴）的日常活跃用户的分析。
随着数字化转型的不断深入和深入，具有OLAP型大数据开发能力的工程师将在人才市场上具有更强的竞争力和更高的薪水收入，并将不可避免地成为新时代的甜品。
基本技术堆栈那么如何成为大数据开发工程师呢？像大多数人一样，我对大数据的前景非常乐观。
就在几天前，我问了Big Data Group 58的前首席架构师Sun Xuan（称为“ Sister Xuan”）两个问题。
您如何独自成为一名大数据开发工程师？大数据开发工程师需要具有大数据收集，大数据ETL，大数据计算，大数据存储，大数据建模，大数据智能分析等功能。
在这么多能力中，核心能力是最重要的？大数据计算是整个大数据生态系统中非常重要的一部分，必须牢牢把握。
您必须知道，根据不同的业务需求，大数据计算分为离线批处理计算和在线实时计算。
例如，基于MapReduce的海量计算属于离线计算类别。
基于ClickHouse的计算属于实时在线计算类别。
特别是，支持任何索引，任何维度以及在线实时计算（以秒为单位）的结果的技术能力对于大数据开发工程师而言更为重要。
（1亿个数据集运行结果，1亿个数据查询速度：ClickHouse比Vertica快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快801倍！）为了响应大数据的高及时性的开发需求，许多实时计算和在线交互式数据分析技术应运而生。
ClickHouse，一个实时OLAP数据库，就是这样一个计算处理引擎。
它被公认为行业中的黑马。
它可以优雅地解决任何指标组合和企业任何规模的复杂业务场景需求，并提供实时处理结果。
02ClickHouse如何学会快速使用它？当然，阅读书籍和文章确实是一种自学方式，但是ClickHouse相对复杂。
在许多方面，它不像其他系统那样高度自动化，但是似乎有些自动化程度不足。
反过来，该设计带来了极大的使用灵活性。
如果您将数据库与汽车进行比较，则