Java程序員轉大數據的學習路線（完整版）

如今隨著計算機技術的全面普及，數字化的數據已經對人們的生活起到了息息相關的作用，大家也經常關注技術圈的發(fā)展，很多java工程師都在擔心自己適合的技術發(fā)展道路該怎么走，現(xiàn)在也算有個方向了。

大數據的介紹

大數據（BIG DATA），指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產 ；

大數據本質也是數據，也有了以下新的特征：

• · 包容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

• · 種類（Variety）：數據類型的多樣性；

• · 速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

• · 可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

• · 真實性（Veracity）：數據的質量；

• · 復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道；

• · 價值（value）：合理運用大數據，以低成本創(chuàng)造高價值等。

大數據是未來的發(fā)展方向，正在挑戰(zhàn)我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，并不斷的成長!大數據學習群：868847735? 一起討論進步學習

以及出現(xiàn)了對應的工具：

Hadoop生態(tài)圈

• · HDFS =====> 解決存儲問題

• · MapReduce =====> 解決計算問題

• · Yarn =====> 資源協(xié)調者

• · Zookeeper =====> 分布式應用程序協(xié)調服務

• · Flume =====> 日志收集系統(tǒng)

• · Hive =====> 基于Hadoop的數倉工具

• · HBase =====> 分布式、面向列的開源數據庫

• · Sqoop =====> 數據傳遞工具

· Scala =====> 多范式編程語言、面向對象和函數式編程的特性

· Spark =====> 目前企業(yè)常用的批處理離線/實時計算引擎

· Flink =====> 目前最火的流處理框架、既支持流處理、也支持批處理

· Elasticsearch =====> 大數據分布式彈性搜索引擎

· Python語言：編寫一些腳本時會用到。

· 離線/實時項目

以上就是大數據生態(tài)圈普遍用到的工具及解決對應的問題。

大數據的就業(yè)崗位

• · 大數據開發(fā)工程師

• · 大數據清洗開發(fā)工程師

• · 大數據倉庫開發(fā)工程師

• · 大數據運維開發(fā)工程師

• · 大數據平臺開發(fā)工程師

大數據是未來趨勢

當然做Java開發(fā)也是不錯的選擇，不過就現(xiàn)在的行業(yè)發(fā)展情況來看大數據是個很大趨勢，再加上Hadoop又是用Java開發(fā)的，而且Hadoop工程師的薪資普遍比單做Java開發(fā)要高3-4K以上，所以有很多做Java開發(fā)的都在轉行做大數據。而且本來java工程師轉大數據就有一個好的基礎。

從上面可以了解到，在行業(yè)發(fā)展，技術的發(fā)展趨勢是很重要的，通過趨勢讓自己拿到新的一輪門票，走上更高的發(fā)展那么我們才能成長的夠好。

大數據的發(fā)展空間及大家最關心的收入問題

大多數java的工程師做個3-5年，薪資最多也就是個1--2.5萬這個樣子了。然后2.5萬對于Java技術人員來說已經到了極限，當然Java架構師或者做底層的開發(fā)人員工資相對技術人員來說薪資較高一些。但是對于從事Hadoop這行業(yè)的技術人員來說2萬多只能算一般般。以Hadoop開發(fā)工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到1.2W以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬。所以大數據是有很大的發(fā)展空間。?我認為這是一個很聰明的想法，橫向發(fā)展，拖寬自己的知識廣度，未來或許就能把握更多的機遇。

所以做Java開發(fā)，除了Java還可以學什么？

大數據開發(fā)之路可能就是一個不錯的方向。

那么轉型深耕大數據，需要哪些基礎技能？

• Java：編程是大數據開發(fā)的基礎，Java編程是必備技能！

• Python：是計算機程序設計語言，在大數據處理框架中得到支持應用。

• Scala：是一門多范式的編程語言，類似java的編程語言。

• Go：（又稱Golang）語法接近C語言，但對于變量的聲明有所不同。

• R語言：用于統(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。

所以不管是初學者還是資深程序員，應該專注于<語言特性> ,而不是糾結哪類語言，只有這樣才能達到融會貫通，拿起任何語言基本上都會用，并寫出高質量的代碼來。

對于技術層面來說，它們都是大數據的一個工具而已。其實只要有點基礎的程序員轉型大數據，都有天然的進階優(yōu)勢，哪怕你沒有學過任何一種編程語言零基礎，也是可以學會的。

大數據市場需求怎樣？

根據數聯(lián)尋英《大數據人才報告》顯示，目前中國的大數據人才僅46萬。僅就人工智能領域而言，印度的從業(yè)人員在15萬左右，美國有85萬，而我國僅有5萬人。隨著科技的不斷發(fā)展，在短短3-5年內，我國大數據人才的缺口將增至150萬。