随着大数据发展的逐渐落地，其技术也被广泛的应用于各个领域，大数据工程师也因此成为了目前最具潜力的热门岗位。说到大数据工程师就不得不提及ETL数据工程师，相信大家对这个职位或多或少都有所了解。但是对于ETL数据工程师的具体工作内容、能力要求和职业发展规划大家又了解多少呢？本文就来和大家好好谈谈ETL数据工程师的这一岗位，希望给想从事这个行业的小伙伴一点方向的指引。
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ETL数据工程师的工作内容：
ETL数据工程师主要负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。简单来讲，ETL数据工程师的工作内容主要围绕着运营数据和达到公司的数据目的这两大内容。
我们要知道，ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。因此，可以说ETL数据工程师的工作内容至关重要。
ETL数据工程师的能力要求：
作为一名合格的ETL数据工程师，需要经常跟业务系统的人打交道，所以要对业务系统比较熟悉。比如它们存在各种接口，不管是API级别还是数据库接口，这都需要ETL工程师非常了解。除此之外，还需要跟许多数据分析师、数据科学家打交道。比如将准备好的数据，交给下游的数据分析师和数据科学家。另外，该岗位对于专业技术的要求也比较高，一般来讲，需要熟悉Hadoop生态，有Hadoop streamng开发经验；熟悉Linux，熟练掌握shell、Python等脚本语言等等。最后，ETL数据工程师还要有很强的分析问题和解决问题的能力，以及强烈的责任心。
ETL数据工程师职业发展：
在大数据时代，围绕数据的相关岗位都是长期增值的岗位。目前数据方向算是一大风口，但想要有发展，就得尽量跟业务靠近。ETL工程师是数据行业里需求量大，并且门槛相对较低的职位，作为想要进入数据领域的新人是个不错的选择。但是要知道，数据工程师绝不仅仅是数据的搬运工。在未来越来越多的公司会将数据作为主要的战略方向，如果ETL数据工程师能把自己紧密的与数据战略结合起来，并且有意识的从更高层面来审视数据领域的问题，建立自己的方法论和技术框架，后期的职业发展之路将不可限量。
综上所述，只要技术过硬，又积累了一定的工作实践经验，ETL数据工程师的职业发展是肯定没问题的。在大数据技术越来越受重视的当下，如果能够在ETL数据工程师的岗位上用心学习和修炼，相信一定能拓宽职业发展的道路，走上更加广阔的舞台。
