DBA技能需紧跟大数据技术发展变化
新技术正在改变数据处理现状。尽管无模式NoSQL、Hadoop平台及其他相关工具越来越流行,但是传统数据库管理的变化可能并不大。然而在许多公司部署了基于这些技术的系统之后,一些新技术很可能会给数据库管理员(DBA)带来压力。DBA安心扮演“数据库模式(schema)管理者”的时间越来越少。
Caserta Concepts LLC是纽约一家专注于数据仓库和大数据部署的咨询与培训服务公司,公司总裁JoeCaserta对TechTarget记者说:“转变显然正在发生,但是它对于DBA的影响并没有想象中那么大。在传统企业数据部门中,DBA的职责仍然是管理长期以来围绕熟悉的SQL建立和运行的关系型数据库和数据仓库。”
然而,开发者在数据设计方面受到的影响越来越大,Caserta认为这种变化将促使一些DBA寻求丰富自己的技能。
有些东西在变,有些东西没有变
例如,开发者现在可以启动一些不使用数据库模式的Hadoop和NoSQL项目,这种现象代表了企业开发方式的一种转变。即便如此,有一些公司仍然很可能继续创建参考数据模型。虽然这些建模工作可能由企业架构师或数据架构师完成,但是Caserta指出,一些DBA也可以参与建模,所以他们需要学习NoSQL系统的工作原理。
“他们会使用不同的工具和不同的建模策略。我们仍然需要一些人来处理这些模型。我们也需要一些了解如何管理这些新数据库的人员。”Caserta说。
要想胜任后一种工作,则必须经过一些新培训:那些通过Oracle数据库认证的DBA未必就知道如何创建和设计一个Cassandra数据库。Caserta说:“一般DBA要求掌握的方法都必须重新学习。管理Hadoop集群的能力也会成为DBA的一项重要技能。通常,他们还需要学习如何在没有模式的数据库保存数据。”
灵活性的代价是什么?
MullinsConsulting公司总裁及首席咨询师Craig Mullins指出,NoSQL流行的前提就是能够简化一些DBA的学习过程。它并不是一些人想象的新事物。例如,面向大型主机的VSAM文件技术与新的键值数据存储之间有着明显的相似性。
但是,它们之间有一些本质区别。NoSQL软件提供的灵活性也有一定的代价,因为它实现数据完整性的难度更大了。但是,对于现在许多公司的Web应用程序而言,完整性优先级不如数据灵活性高。对于DBA而言,最大挑战是适应设计与开发风格的变化。
Mullins有30多年数据管理经验,撰写出版了图书《DBA修炼之道:数据库管理员的第一本书》。他说:“有一些DBA的适应能力强于其他人。过去20年里我们见过许多这样的例子。”
Mullins指出,在许多组织中,DBA总是需要管理多个关系型数据库系统。有这种技能的DBA应该研究NoSQL方法,以便在公司需要使用NoSQL产品时成为指导公司的第一线人员。
Mullins补充说,数据模式定义可能会越来越少,但是系统可用性和理解数据在各个节点的分布方式会变得越来越重要。
DBA的甜蜜时光到头了吗?
事实上,数据管理专家联盟DAMA International主席Sue Geuens认为,新的数据架构让DBA有机会扩大自己在公司中影响力。Geuens在南非约翰尼斯堡工作,是一家SAP软件和服务提供商EPI-USE SystemsLtd.的数据服务主管。她说:“DBA一直以来都被视为一些待在角落里默默监控数据库服务器运行状态的技术极客。我认为DBA已经厌倦了被贴上这样的标签。”
Geuens指出,我们很可能会在将来看到不同类型的DBA,有一些继续坚持从事传统技术与管理工作,而另一些则会努力学习管理大数据的新技术和工具。她说:“我们将看到新的DBA职业头衔,也会看到比现在更加专注于关系数据库的专业头衔。”
正如Geuens所强调的,这并不是DBA第一次增加新技能,他们本身就已经包含很多的职能。他们的技能包括建模、绩效管理和基础管理,而且每一种数据库品牌的专业深度又会进一步增加这个职业的复杂度。
这些专业知识可能就意味着薪资的提升。例如,TechTarget 2014 IT薪资与职业调查显示,近期涨幅居前的数据库管理员平均部薪资为115,630美元。年度增长率达到22%。
著名保险公司MetLife的数据库专家Greg Novikov在10月份波士顿的MongoDB Days 2014活动上指出,接触NoSQL数据库这样的新技术确实要求DBA调整自己的思考方式。但是它在一定程度上也会给DBA带来更丰厚的回报。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20