构建数据工程师能力模型，实战八大企业级项目

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EOQ是economic order quantity（经济订货）听着很玄乎，其实原理非常简单。就是把订货带来的成本，分为采购成本和持有成本两部分。

采购成本：每次订货时发生的，谈判、签约、物流等成本

持有成本：货物入仓后发生的，保管、存放、损失等成本

总成本（TC）就等于采购成本加上持有成本要把握数据工程的现在和未来，必须了解它的发展历史。因此，让我们首先回顾下数据领域中出现的一些最重要的事件和技术，是它们催生了如今的数据工程角色。

数据仓库是我们为了理解数据所进行的最早的现代化尝试之一，可以追溯到 20 世纪 80 年代。当时，第一个商业数据仓库已经初具雏形。20 世纪 80 年代末，Bill Inmon 开始正式使用“数据仓库”一词，他被认为是数据仓库之父。也是在 20 世纪 80 年代，SQL 成为一种标准的数据库语言，直到今天我们还在使用

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四个模块：

• Hadoop Common：支持其他 Hadoop 模块的标准实用程序；
• Hadoop 分布式文件系统（HDFS）：一个分布式文件系统，提供对应用程序数据的高吞吐量访问；
• Hadoop YARN：一个用于作业调度和集群资源管理的框架；
• Hadoop MapReduce：一个基于 YARN 的大数据集并行处理系统。

工程师也可以通过转向数据版本控制来完全隔离地运行实验和测试代码。为什么隔离工作如此有益？通过创建数据的一个分支，团队可以获得一个孤立的快照，他们可以在其中尝试最危险的动作，而不必担心其他用户会接触到这些动作。

数据工程师犯的一个常见错误是复制大量数据，而唯一的选择是通过在数据子集或数据湖的过时版本上进行测试来潜在地损害数据质量。

版本控制提供了一条出路，并防止团队发现已经在生产中的大量数据质量问题。它通过避免复制整个数据湖并在该副本上测试新作业来做到这一点。没有团队希望最终获得需要管理和维护的数据湖的多个克隆。