Java程序员转大数据的学习路线(完整版)
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如今随着计算机技术的全面普及,数字化的数据已经对人们的生活起到了息息相关的作用,大家也经常关注技术圈的发展,很多java工程师都在担心自己适合的技术发展道路该怎么走,现在也算有个方向了。
大数据的介绍
大数据(BIG DATA),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 ;
大数据本质也是数据,也有了以下新的特征:
· 包容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
· 种类(Variety):数据类型的多样性;
· 速度(Velocity):指获得数据的速度;
· 可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
· 真实性(Veracity):数据的质量;
· 复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道;
· 价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值等。
大数据是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式,因此,我们与时俱进,迎接变化,并不断的成长!大数据学习群:868847735 一起讨论进步学习
以及出现了对应的工具:
Hadoop生态圈
· HDFS =====> 解决存储问题
· MapReduce =====> 解决计算问题
· Yarn =====> 资源协调者
· Zookeeper =====> 分布式应用程序协调服务
· Flume =====> 日志收集系统
· Hive =====> 基于Hadoop的数仓工具
· HBase =====> 分布式、面向列的开源数据库
· Sqoop =====> 数据传递工具
· Scala =====> 多范式编程语言、面向对象和函数式编程的特性
· Spark =====> 目前企业常用的批处理离线/实时计算引擎
· Flink =====> 目前最火的流处理框架、既支持流处理、也支持批处理
· Elasticsearch =====> 大数据分布式弹性搜索引擎
· Python语言:编写一些脚本时会用到。
· 离线/实时项目
以上就是大数据生态圈普遍用到的工具及解决对应的问题。
大数据的就业岗位
· 大数据开发工程师
· 大数据清洗开发工程师
· 大数据仓库开发工程师
· 大数据运维开发工程师
· 大数据平台开发工程师
大数据是未来趋势
当然做Java开发也是不错的选择,不过就现在的行业发展情况来看大数据是个很大趋势,再加上Hadoop又是用Java开发的,而且Hadoop工程师的薪资普遍比单做Java开发要高3-4K以上,所以有很多做Java开发的都在转行做大数据。而且本来java工程师转大数据就有一个好的基础。
从上面可以了解到,在行业发展,技术的发展趋势是很重要的,通过趋势让自己拿到新的一轮门票,走上更高的发展那么我们才能成长的够好。
大数据的发展空间及大家最关心的收入问题
大多数java的工程师做个3-5年,薪资最多也就是个1--2.5万这个样子了。然后2.5万对于Java技术人员来说已经到了极限,当然Java架构师或者做底层的开发人员工资相对技术人员来说薪资较高一些。但是对于从事Hadoop这行业的技术人员来说2万多只能算一般般。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万。所以大数据是有很大的发展空间。 我认为这是一个很聪明的想法,横向发展,拖宽自己的知识广度,未来或许就能把握更多的机遇。
所以做Java开发,除了Java还可以学什么?
大数据开发之路可能就是一个不错的方向。
那么转型深耕大数据,需要哪些基础技能?
Java:编程是大数据开发的基础,Java编程是必备技能!
Python:是计算机程序设计语言,在大数据处理框架中得到支持应用。
Scala:是一门多范式的编程语言,类似java的编程语言。
Go:(又称Golang)语法接近C语言,但对于变量的声明有所不同。
R语言:用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
所以不管是初学者还是资深程序员,应该专注于<语言特性> ,而不是纠结哪类语言,只有这样才能达到融会贯通,拿起任何语言基本上都会用,并写出高质量的代码来。
对于技术层面来说,它们都是大数据的一个工具而已。其实只要有点基础的程序员转型大数据,都有天然的进阶优势,哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础,也是可以学会的。
大数据市场需求怎样?
根据数联寻英《大数据人才报告》显示,目前中国的大数据人才仅46万。仅就人工智能领域而言,印度的从业人员在15万左右,美国有85万,而我国仅有5万人。随着科技的不断发展,在短短3-5年内,我国大数据人才的缺口将增至150万。
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