Required Skills
技能要求：
Data Ingest
数据消化：
The skills to transfer data between external systems and your cluster. This includes the following:
在外部系统和集群之间转移数据的技能，包括以下几个：
- Import data from a MySQL database into HDFS using Sqoop
使用sqoop将数据从mysql导入HDFS
- Export data to a MySQL database from HDFS using Sqoop
使用sqoop将数据从HDFS导入mysql
- Change the delimiter and file format of data during import using Sqoop
使用sqoop导入的时候改变数据的分隔符和文件格式
- Ingest real-time and near-real time (NRT) streaming data into HDFS using Flume
使用Flume处理实时和接近实时的流数据导入到HDFS中
- Load data into and out of HDFS using the Hadoop File System (FS) commands
使用HDFS 的hadoop FIle System命令导入导出数据
Transform, Stage, Store
转化，筹划，存储
Convert a set of data values in a given format stored in HDFS into new data values and/or a new data format and write them into HDFS. This includes writing Spark applications in both Scala and Python:
将给定的HDFS上的一套数据值转化成为一套新的数据值和数据格式，并且写入到HDFS中。这包括使用Scala和Python编写Spark程序
- Load data from HDFS and storing results back to HDFS using Spark
使用Spark从HDFS中加载数据，并且将运算结果写回到HDFS
- Join disparate datasets together using Spark
使用Spark合并不同的数据集
- Calculate aggregate statistics (e.g., average or sum) using Spark
使用Spark计算汇总统计数据
- Filter data into a smaller dataset using Spark
使用Spqrk过滤数据得到更小的数据集
- Write a query that produces ranked or sorted data using Spark
使用Spqrk编写查询得到排名或者排序的数据
Data Analysis
数据分析
Use DDL (Data Definition Language) in order to create tables in the Hive metastore for use by Hive and Impala.
使用DDL(数据定义语言)在Hive元数据库中创建表便于hive和impala使用
- Read and/or create a table in the Hive metastore in a given schema
使用指定的模式在Hive metastore中读取或者创建一个表
- Extract an Avro schema from a set of datafiles using avro-tools
使用avro工具从一套数据文件中提取Avro schema
- Create a table in the Hive metastore using the Avro file format and an external schema file
使用Avro 文件格式和一个外部schema 文件在hive metastore中创建一个表
- Improve query performance by creating partitioned tables in the Hive metastore
在hive metastore中创建分区来提升查询的效率
- Evolve an Avro schema by changing JSON files
改变JSON文件升级Avro schema
Charles 2016-1-1 于Phnom Phen
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