简单来说，数据工程师的核心任务是处理大量原始数据，并将其转化为领导层可执行的见解，通常用以帮助公司战略决策。

数据工程师的核心能力包括数据处理，涵盖数据的收集、清洗和转换等多个关键步骤。

由于数据工程师处理的数据量庞大，解决问题的能力显得尤为关键。无论是数据规模、复杂性还是性能问题，数据工程师都需要灵活应对。通过技术专长和分析思维，他们能够提出有效的解决方案，为领导层提供决策支持。

技术技能对于数据工程师至关重要。扎实掌握Python、SQL和Java等编程语言的基础非常关键。同时，熟悉数据存储和数据湖平台也是必要的。此外，云平台（如AWS和Azure）以及数据处理框架（如Hadoop和Spark）的应用能力已经成为行业标准。

那么，学习数据工程到底难吗？在数据工程师的面试中，你会遇到哪些问题？为了解答这些问题，我们采访了几位业内专家。

如何学习成为一名数据工程师？

专家们一致认为，学习数据工程的最佳方法是首先掌握编程，然后熟悉数据工程师常用的平台。数据工程是一门以编程为核心的学科，因此精通SQL、Python和Java等语言至关重要。

所有专家一致认为，数据工程师应具备卓越的解决问题能力。mParticle的工程副总裁梅丽莎·贝努亚（Melissa Benua）指出：“像Hackerrank这样的工具对于提升特定的解决问题能力非常有帮助。最有效的面试基于候选人在实际工作中积累的技能和经验，而不是对算法或复杂编码挑战的机械记忆。”她还建议候选人可以利用云服务提供商（如GCP和AWS）的免费试用或积分，来练习技术技能并构建自己的ETL管道或基础服务。

一个优秀的数据工程师应该具备哪些素质？

大数据研究所（Big Data Institute）董事总经理Jesse Anderson表示，所需技能通常取决于公司的具体需求。他期望候选人对所使用的框架有扎实的理解，同时具备构建复杂数据系统的能力。

Illumisoft创始人兼首席执行官Dan Prince特别重视能够清晰高效地传达复杂想法的能力。他认为，同理心和沟通等“软技能”对于数据工程师至关重要。他还看重应聘者对问题的深入理解及提出正确问题的能力。

Unit8 SA的数据科学家Rudolf Höhn表示：“我们期望数据工程师具备高水平的技术能力，但同时也能让技术水平较低的客户理解，尤其是在向客户解释时，这一点至关重要。”

数据工程师应具备哪些核心技能？

Melissa Benua表示：“所有数据工程师都必须具备编程能力，虽然编程语言本身并不重要。候选人还应该熟悉分布式系统设计原则，并具备扎实的数据库经验，尤其是能够编写高性能且经济高效的SQL查询。” 她补充道：“了解AI/ML技术是加分项，但不是必须的。”

StackPath的招聘经理Tee Selesi指出：“随着我们对数据集的分析需求日益增加，具有软件编程、数据建模和数据分区背景的候选人是我们感兴趣的对象。成功的候选人还需对优化大数据集有深刻的理解。”

Anderson补充道：“他们应至少具备中级编程技能，并有使用批处理系统（如Apache Spark）的经验。”

Prince还指出：“使用行业工具如Apache Hadoop、Spark、C++、亚马逊网络服务（AWS）和Redshift的经验非常关键。候选人还需了解不同类型的数据库系统，包括关系型和非关系型数据库，并对ETL工具、数据仓库解决方案以及机器学习和数据API有所掌握。”

常见的数据工程师面试问题有哪些？

由于不同公司对数据工程师的要求有所不同，面试问题也会有所变化。但只要候选人掌握了行业的基础知识并不断更新技能，大部分技术问题都能够应对。

以下是一些专家分享的数据工程师面试常见问题：

1. 你曾经将非结构化数据转换为结构化数据吗？
2. 如何验证从一个数据库到另一个数据库的数据迁移？
3. 什么是Hadoop？它与大数据有什么关系？请描述其主要组成部分。
4. 你会使用哪些Python库进行数据处理？
5. 你是更偏向数据库中心，还是管道中心？
6. 请描述你设计并构建的一个分布式系统。
7. 如何处理与同事的分歧？请举例说明。
8. 你如何设计一个像YouTube或Netflix一样的视频流服务？
9. 你有使用PostgreSQL或其他关系型数据库的经验吗？了解NoSQL数据库吗？
10. 你有编写ETL工作流的经验吗？尤其是在Linux/Unix系统上使用Python或Golang？
11. 你有使用Kafka（或类似工具）构建和维护数据管道的经验吗？
12. 你有编写SQL进行分析查询的经验吗？
13. 你有Spark实操经验吗？
14. 你有使用云平台（如GCP、AWS或Azure）的经验吗？
15. 你有使用Docker或Kubernetes的经验吗？
16. 请介绍一个你全程参与的项目，从构思到实施直至投产。
17. 请描述一个管道如何定期将数据从队列上传到S3。如何扩展这个系统？
18. 设计一个类似Google Analytics的SaaS平台。你会做出哪些权衡？
19. 给定一个数据集，编写SQL来回答相关的业务问题。
20. 为什么选择S3而不是NoSQL数据库？反之亦然。
21. 如何诊断Spark作业中的性能问题？
22. 什么是shuffle和sort？
23. Spark和S3有什么区别？

作为带回家的编码任务：编写一个管道，读取输入文件并生成聚合统计数据（类似于SQL中的分组查询，但需要自己实现流程）。根据候选人级别的不同，任务可以是构建一个基本管道或提出一个可扩展的解决方案。

在面试过程中，招聘经理通常会寻找一些在职位描述中未明确列出的素质。早期的面试不仅是对候选人软技能的考察，也是对其技术技能的初步评估。

有效的沟通能力非常重要，特别是能够与非技术人员讨论技术问题。技术专家在面试时很容易陷入“跑题”的陷阱，讨论一些面试官可能无法完全理解的技术细节。

即使你觉得听众能够理解技术术语，仍然不要轻易进入这个领域。即使是最精通技术的人员，也希望看到数据工程师具备与广泛人群有效沟通的能力。考虑到这一点，以下是一些额外的示例问题及其回答供你参考：

示例问题：描述你曾经处理过的一个数据管道，包括涉及的组件、使用的处理类型（实时或批处理），以及你实现的任何优化技术。

示例回答：

“在我之前于[公司]的工作中，负责设计和实现一个处理呼叫中心客户交互数据的数据管道。该管道包括以下部分：

1. 数据源：数据主要来自呼叫中心的数据库，记录了传入和传出电话、通话时长及客户信息。
2. 数据摄取：我们使用Apache Kafka作为分布式流平台，从数据库中实时摄取数据。Kafka因其高吞吐量和低延迟的特点，成为我们用例的理想选择。
3. 数据转换：数据摄取后，我们使用Apache Spark执行数据清洗、过滤和聚合等转换操作。Spark的分布式处理能力使其能够高效处理大规模数据集。
4. 数据存储：转换后的数据存储在Amazon Redshift等数据仓库中，供长期存储和分析。
5. 数据交付：我们使用Apache Airflow编排整个管道，确保及时向下游的消费者（如数据分析师）交付数据。

由于我们需要对客户交互进行接近实时的分析，因此我们选择了实时处理方式。为优化管道性能，我们采用了以下技术：

• 分区：在Kafka和Spark中对数据进行分区，以提高并行性，减少处理时间。
• 缓存：频繁访问的数据被缓存到内存中，以减少I/O操作。
• 索引：我们在数据仓库中创建适当的索引，优化查询性能。
• 压缩：通过数据压缩降低存储成本并提高网络传输效率。

通过这些优化，我们构建了一个稳定且可扩展的数据管道，能够满足业务需求。”

示例问题：描述您编写的一个复杂的SQL查询，并解释您为优化其性能所采取的步骤。

示例回答：

“我之前的任务是分析客户行为数据，识别模式和趋势。我编写了一个复杂的SQL查询，涉及多个表连接、聚合操作以及窗口函数的使用。

首先，我将客户信息、购买历史和网站交互数据连接起来，然后使用窗口函数计算客户生命周期价值、近代性和购买频率等指标。最后，通过过滤和排序来筛选最有价值的客户。

为了优化该查询的性能，我采取了以下措施：

• 索引：在频繁使用的列（如客户ID和购买日期）上创建索引，提高查询执行速度。
• 查询优化：使用EXPLAIN分析查询执行计划，识别潜在的瓶颈，并重新编写查询以避免全表扫描，提升选择性。
• 数据分区：根据客户ID对表进行分区，分布数据以提升并行处理能力。
• 物化视图：对经常使用的聚合操作创建物化视图，以预先计算结果，减少查询时的计算负担。

通过这些优化措施，我显著提升了查询的性能，为团队提供了重要的洞察。”

示例问题：如何为大型数据仓库或数据湖进行数据建模，同时确保可伸缩性和效率？

示例回答：

“数据建模是构建可扩展、高效的数据仓库或数据湖的关键步骤，它提供了组织和存储数据的蓝图，确保能够高效访问和分析数据。

在为大规模数据设计模型时，我会注重以下原则：

1. 规范化：通过规范化减少数据冗余，确保数据完整性。但过度规范化可能导致查询复杂性增加，因此需要平衡性能和规范化。
2. 非规范化：在某些情况下，非规范化有助于提高查询性能，特别是对频繁访问的数据。
3. 分区：通过基于时间、地理位置等标准对数据进行分区，提升查询性能和可伸缩性。
4. 聚类：对相关数据进行聚类，减少查询时扫描的数据量，提高效率。
5. 数据类型优化：选择适当的数据类型可提高存储和查询效率，减少成本。

我会根据数据仓库或数据湖的具体需求，灵活选择合适的建模方法，确保在处理大规模数据时具备良好的可伸缩性和高效性能。”

批量处理大型数据集通常需要使用像Apache Spark这样的分布式框架来优化资源利用率，并确保具有容错能力。为了保持管道的高效性和可扩展性，监控和优化是必不可少的。

示例问题：“描述一个你实施过的ETL过程，使用了哪些工具，以及遇到了哪些挑战？你是如何为项目评估和选择合适的ETL工具的？”

示例回答：“在我之前在[公司]的角色中，我负责实施一个ETL管道，提取多个源系统中的数据，对其进行转换后，加载到数据仓库中以供报告和分析。

我们的ETL过程分为以下几个步骤：

1. 提取：我们通过数据库连接器、API和文件传输等方法，从各种来源提取数据，包括关系数据库、平面文件和基于云的服务。
2. 转换：使用像Informatica PowerCenter和Talend这样的ETL工具进行数据清理、验证和转换。它们的图形化界面简化了构建和管理ETL工作流的过程。
3. 加载：采用批量加载技术将转换后的数据存储到数据仓库中（如Amazon Redshift），以确保高效性能。

在实施过程中，最大的挑战之一是处理数据质量问题，比如缺失值、不一致数据和重复数据。我们通过在ETL流程中加入数据清理和验证规则，成功解决了这些问题。

在评估和选择ETL工具时，我主要考虑了以下几个因素：

• 功能性：工具必须满足我们的ETL需求，支持数据提取、转换和加载。
• 可扩展性：工具应能够处理大规模数据，并随着业务增长而扩展。
• 集成性：工具需与我们的现有数据基础架构无缝整合，包括数据库、云平台和其他系统。
• 易用性：理想的工具应该具备用户友好性，并提供图形化界面以简化工作流管理。
• 成本效益：我们在预算内寻找能为项目提供最大价值的解决方案。

通过这些考量，我们为项目选择了最适合的ETL工具，成功搭建了可靠的ETL管道。”

Baloch 指出：“在处理ETL流程时，数据安全和容量管理是常见挑战。解决这些问题需要精心规划，实施严格的访问控制和定期审计。而在批量处理大量数据时，强大的错误处理和日志记录系统尤为重要，以确保及时识别并解决任何安全问题。”

Botzen补充道：“ETL流程中的常见问题包括数据不一致、处理大数据量以及确保数据安全性和合规性。通过健全的数据验证和清理机制，可以有效解决这些问题。管理大规模数据时，优化的ETL流程和可扩展的基础架构是关键。与此同时，加密、访问控制和审计机制的实现，确保了敏感信息的安全性。”

示例问题：“描述一个你在大规模数据集上实施机器学习技术的项目。你如何应对非结构化数据的挑战，并确保项目中的数据治理？”

示例回答：“在[公司]，我参与了开发推荐引擎的项目，旨在通过个性化产品推荐提升客户体验。

为构建推荐引擎，我们结合了协同过滤和基于内容的过滤技术。协同过滤通过分析用户的购买历史和行为，找出相似用户，并推荐他们购买的产品。而基于内容的过滤则通过分析产品特性和客户偏好，推荐具有相似特性的商品。

在项目中，处理非结构化数据（如产品描述和客户评论）是我们面临的主要挑战。为此，我们采用了自然语言处理（NLP）技术，从文本数据中提取出相关特征。我们使用了NLTK和spaCy等工具，进行了分词、词干提取和情感分析。

确保数据治理是项目的核心部分之一。我们实施了数据质量检查和验证规则，确保数据的准确性和一致性。此外，我们建立了数据沿袭机制，能够追踪整个管道中数据的来源和转换过程。同时，敏感数据的安全性通过加密等措施得到了有效保护。

通过这些实践，我们成功构建了一个可扩展的推荐引擎，大大提升了用户参与度和满意度。”

Botzen 进一步指出：“数据治理始于清晰的策略，健全的数据验证规则和自动检查是确保数据一致性的关键。定期进行数据质量审计和监控，可以有效识别异常和问题。结合健全的ETL流程，能够保持数据的高质量，而用户反馈回路则有助于及时改进和优化管道流程。”

在面试过程中，招聘经理通常会寻找职位描述中未列出的其他特质。早期的面试不仅是对你技术技能的概述，也是对软技能的评估。

关键在于成为一名高效的沟通者，能够与非技术背景的听众深入讨论技术问题。技术专业人士在面试时往往会陷入“离题”的陷阱，深入探讨面试官可能无法完全理解的技术细节。

即便你确信面试官具备一定技术背景，仍应避免过度使用技术术语。即使是技术精湛的团队，也希望能看到你具备与多样化人群有效沟通的能力。

总结

数据工程师的角色伴随技术进步不断演变，持续学习和适应新技术至关重要。同时，扎实的技术基础和解决问题的能力对于胜任这一角色至关重要。

数据工程师应始终追求搭建能够满足业务需求的高效平台，同时使日常工作流程更加轻松。虽然技术和平台不断更新，但它们依然需要通过人类的智慧和互动来实现。正因如此，解决问题和技术能力仍是数据工程师不可或缺的关键技能。

作者：Nate Swanner