Data Engineer全流程路线图
现代数据工程全流程架构图 展示了一套从数据产生到数据价值交付的完整数据工程体系，覆盖数据采集、处理、存储、转换以及分析使用的全生命周期。架构从多源数据输入开始，通过流式或批量方式将原始数据引入系统，并利用分布式计算引擎对数据进行清洗、加工和增强。在存储层面，架构区分了数据湖与数据仓库，实现计算与存储解耦，以支持大规模、高性价比的数据分析。与此同时，工作流编排、容器化和基础设施即代码等能力被纳入体系，用于保障任务调度的稳定性、自动化和可复现性。最终，经过建模和转换的数据被用于可视化分析和业务决策，体现了现代数据工程平台“可扩展、可维护、可落地”的核心设计理念。
关于Data Engineer全流程路线图
Data Engineer全流程路线图是一份系统化的技术学习指南，帮助你从零开始掌握等核心技能。本路线图包含11个精心设计的学习节点，预计学习时长约800小时，适合入门水平的学习者。
为什么选择这份路线图？
- 系统化的学习路径，从基础到进阶循序渐进
- 每个知识点都有详细的说明和推荐资源
- 可交互的路线图，直观了解知识点之间的关系
- 完全免费，随时随地开始学习
- 标记学习进度，追踪你的成长轨迹
核心学习内容
本路线图涵盖了等核心技术领域，以下是部分重点学习内容：
Data Lake/HDFS : Long-term Data Storage
数据湖/HDFS用于沉淀原始与加工后的长期数据，强调低成本、可扩展与分层存储，常以Parquet等列式格式提高分析效率。关键是目录分区、元数据管理与数据生命周期：冷热分层、归档与删除。配合权限与加密，...
Kubernets: Managing the containers
Kubernetes负责管理与编排容器：调度、服务发现、滚动更新与自动伸缩，让数据平台组件在集群内稳定运行。它可承载流式消费者、API服务或作业执行器，并通过资源配额与隔离避免相互抢占。结合Ingre...
Data Sources: Various Origins
数据源是数据工程的起点，可能来自业务数据库、日志、第三方API、文件与SaaS系统。核心是统一采集口径与数据契约：字段含义、时间戳、主键与质量规则，并在进入管道前做基础校验与脱敏。源头治理越扎实，后续...
Docker: Containerization
Docker将应用与依赖打包成镜像，提供一致的运行环境，解决“本地能跑、线上不行”的问题。数据工程中常用它封装Spark作业、dbt任务或服务组件，方便在不同环境迁移与扩缩。镜像需要控制体积、固定版本...
Kafka: Data Ingestion
Kafka负责高吞吐数据摄取与缓冲，把来自多源的事件流写入Topic，解耦生产者与消费者。它支持分区与副本，提升并行度与容错，并通过消费位点实现可重复消费与回放。合理设计Topic命名、分区键与保留策...
Apache Spark : Data Processing
Spark是批处理与流处理的核心计算引擎，负责清洗、聚合、Join与特征构建等大规模数据处理任务。它可从Kafka、数据湖读取数据，利用分布式执行提升性能，并通过检查点与重试提高可靠性。工程实践上要关...
