虽然目前大数据的细分岗位比较多，但是主要集中在五个方面，分别是底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维和大数据教育。除了底层平台研发往往需要中高端人才以外，其他岗位的知识结构并没有太多的基础性要求，下面对这几大方面的知识结构做一个具体的介绍。
大数据应用开发岗位需要的知识结构包括大数据平台体系结构、编程语言、数据库（NoSQL）、算法设计等内容，可见在大数据应用开发岗位需要掌握SQL，NoSQL的意思是Not only SQL（不仅仅是SQL），不是说不需要SQL。对于应用程序开发人员来说，掌握SQL是基本的要求。
大数据分析岗位的知识结构包括大数据平台体系结构、编程语言、数据库、算法设计、算法实现、数据呈现等内容，大数据分析注重算法的设计与实现，而数据呈现则往往需要通过SQL语言完成数据的提取（BI），所以对于大数据分析人员来说是必须掌握SQL语言的，而且需要对SQL语言非常熟悉。
大数据运维的知识结构包括大数据平台的搭建、组件部署、编程语言、平台维护、网络维护等内容，对于运维人员来说掌握SQL语言也是一个基本的要求，因为大部分运维工作都需要对数据进行操作，通过Shell（Python）来编写运维脚本是一个比较常见的做法。
大数据教育则是为大数据行业提供人才培养的服务，大数据教育更是涉及到以上各个岗位的知识结构，当然需要掌握SQL语言了。
总之，目前大部分大数据岗位都是需要具备SQL基础的，所以在学习大数据之前往往都先学习一下SQL和编程语言（Java、Python、Scala、R等）。
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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