本文目录
- 想转行大数据目前在从事java后端的工作，学了一段时间的大数据，但是没有这方面的工作经验
- java大数据就业前景怎么样
- java转大数据好吗
- java转向大数据好还是Python好，就工资而言，未来5年这种样子
- Java工程师转大数据难度高吗
- 为什么很多的java程序员会转行做大数据工程师
- 为什么大批的JAVA程序员都是在转大数据
- Java程序员如何转型做大数据
- JAVA程序员的就业前景怎样
想转行大数据目前在从事java后端的工作，学了一段时间的大数据，但是没有这方面的工作经验
大数据分开发和分析两个大方向开发的话是用JAVA，主要是做大数据空气的二次开发或者优化，分析主要是搞数据了，比如在hive上面做统计，这就不用说了你应该是想做开发的方向，大数据对JAVA的要求是比较高的，对多线程性能的理解，一般做后端开发的，只是对spring框架，还有增删改查比较熟，但是对JAVA语言理解的不够深，所以你要是想过去，就必须，多看一点JAVA基础，然后还要熟悉一些大数据组件的原理，怎样就可以去转大数据了
java大数据就业前景怎么样
在整个互联网领域，Java一直以来都是占据着非常重要的位置的，而在进入大数据时代之后，Java也再次获得了更好的发展方向。在大数据应用开发当中，Java是重要的编程语言，学大数据需要Java基础。在过去的近十年当中，Java开发工程师们，无疑是有着非常好的发展前景，但是随着越来越多的人开始涌入大数据行业，行业人才饱和，Java工程师们，尤其是初级入门的Java开发人员，开始陷入迷茫，技术没有提高，还面临着程序员的中年危机。而大数据作为IT领域的新兴职业，人才市场需求度高，而且和Java有着紧密的联系，有Java基础的开发人员，想往大数据方向走，本身就有很好的优势。想要从事大数据方向的工作，Java和Linux是两大必备基础知识，从这点一也能够看出Java对于大数据的重要性。另外，从Java程序员转大数据有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用Java语言完成，从事过Java的开发人员，转型会非常轻松。具备工作经验的Java开发人员，由于自身的经验再加上大数据的知识，在职场必定更受欢迎。毕竟，大数据行业并没有严格的年龄限制，经验越足，越受欢迎。
java转大数据好吗
当你迈入大数据的领域，首先必要接受的是大数据开发的洗礼，编程语言作为大数据的基础方向是你入门的突破口，一定要仔细学习。在这里很多同学都会有一个疑问：编程语言那么多，我需要学习哪一门编程语言呢？看到很多人都选择学习Java，Java和大数据的关系是怎样的？诚然，很多Java程序员都纷纷转型大数据，不是因为Java行业饱和，而是想更大程度上突破自己的技术，来获得更多高的成就，当然了还有基本的工资待遇！而在大数据开发中使用非常多的便是Java编程语言。首先，大家要清楚一点，学习Java的目的是什么，Java它本身是一门计算机编程语言，而进入大数据的学习，无论你有何基础，是零基础还是有过相关的学习经验，都至少有一门计算机编程语言的加持，这就好比上战场必须有门锋利的武器，有了编程语言在手，才能在大数据的天地中放手一搏！所以，学习大数据，自然要去学习Java，不是皮毛，而是精通，当然大家如果可以熟练掌握其他编程语言也可。但是，大家要知道，如果在大数据中，你所主攻的方向是Hadoop开发，那就一定要学好Java，因为它是Hadoop的专用编程语言。而其他方向的研究，如果你主攻spark，那就要学习Scala语言，从而更好地工作。如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，举此例就是要告诉大家，每个编程语言可以是为不同的方向而服务，换言之，不同的方向应对应不同的语言，大家如果可以多度掌握几门语言，那恭喜你，你将在职场中先人一步。所以你有Java的基础转大数据是非常容易的
java转向大数据好还是Python好，就工资而言，未来5年这种样子
未来肯定是Python，人工智能相关的需求越来越多，Python，作为人工智能主要开发语言机会，肯定也越来越多，但是学python是不够的，还要学人工智能方向的技术，这个门槛和难度就高反观JAVA，做大数据方面的开发就比较容易转过去，因为更多大数据的开发，只需要你对JAVA语言做到比较精通，目前大数据和人工智能已经慢慢在融合了，所以做JAVA大数据开发的后，也能学习到一些算法相关的内容，所以个人建议你先转大数据开发，然后再看是否需要进一步学习
Java工程师转大数据难度高吗
如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通，但这门编程语言不一定是java。比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。如果你想要主攻spark方向，是要学习Scala语言的，每个方向要求的编程语言是不同的。如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看自己未来的需求的。大数据是需要一定的编程基础的，但具体学习哪一门编程，自己可以选择的。其实只要学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下的。
为什么很多的java程序员会转行做大数据工程师
1、Java是学习大数据的编程基础
大数据框架的编写支持很多开发语言，但是Java在大数据开发方面有很大的优势，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势。
2、大数据发展前景空间更大
java经过多年发展，目前基本处于饱和状态，对于新入行的人来说，竞争比较激烈。大数据分析、大数据开发等大数据人才成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平高。根据有关数据显示，大数据行业是目前平均收入最高的行业，其从业人员平均年薪已逾十万元，有经验的大数据工程师平均年薪一般在12万元以上。
为什么大批的JAVA程序员都是在转大数据
首先JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。
现在学习JAVA的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，根据目前的行业动态，JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超，因为JAVA程序员的加班时间过长导致，所以大批JAVA工程师前辈已经先一步进军大数据了。
我们都知道Java语言在编程中的地位不言而喻，近年来，我们都知道很多学java的朋友，在java的基础上开始学习以hadoop为首的大数据方向的语言，本文我就来分析一下为什么越来越多的java工程师开始转向hadoop？
Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。
Hadoop的发音是，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短、容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处，小孩子恰恰是这方面的高手”。
Apache Hadoop官方定义是：Hadoop项目™®是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。
过去1年多，笔者差不多跟近1000名学习hadoop的用户做过沟通，就他们为什么要从Java转向hadoop的原因进行交流，总结起来，主要有以下4点：
1、大数据职位发展空间大
Java这块如果做5~6年到管理岗位的话，薪资基本可以达到2万-2.5万了。但是2.5万基本上是Java技术人员的天花板，能上这个数的人很少，除非是架构师或者做底层的开发。但Hadoop这块2万多的薪资只能算一般，后面还有很大发展空间，所以很多有经验的Java老鸟在往这块转。
2、大数据不受年龄限制
年龄大对搞技术的来说是个比较大的问题，Java工程师满大街都是，年龄大了工资还好但精力跟不上年轻人，不能加班，有家有室也不能长期出差，会比较尴尬。Hadoop这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题，年龄越大经验越丰富，也越吃香。
目前有一大半学Hadoop的学员都有不错的Java基础，有的是工作2~3年发现工资一直在7k-12k这个位置徘徊，上不去，想突破一下；也有的是不想整天做业务系统开发，想去大互联网公司发展，待遇和氛围好一些；也有的是公司有些业务需要用到Hadoop，边学边做，碰到问题也能跟老师同学交流。
3、大数据岗位工资高
做Java的人已经比较多了，很多人工作4~5年月薪也难上2万，能上2.5万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也还来学Hadoop，主要也是考虑未来发展天花板的问题。
4、大数据是未来趋势
做Java也是不错的，不过目前大数据是个趋势。稍微有实力点的企业都在上大数据项目，而Hadoop本身又是Java开发的，再加上Hadoop工程师普遍比纯Java开发要高3k以上，所以有很多搞Java的都在往这hadoop大数据方向转。
5、大数据学习路线
转自知乎
Java程序员如何转型做大数据
1、技术日渐成熟，应用空间得以拓展
大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。
2、重视数据资产，数据挖掘已成必然
现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。电商平台利用画像做个性化推荐，互联网金融公司利用高危识别技术管控金融风险，滴滴出行利用交易数据通过实时定价优化利润……这些都是对大数据价值的发掘和利用。随着数据资产意识的加强，数据挖掘也将获得越来越多结合具体行业场景的重视。
3、技术催生业务新模式，蕴含创业新契机
大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。
大数据创业，时至今日热度不减，虽难出BAT那样巨头独大的局面，其提供的相对公平的竞争机会，依然在吸引着新的创业公司加入。
4、市场供不应求，岗位挑战空间大
翻看大数据相关招聘岗位，一方面是供不应求的招聘局面，另一方面是腾讯、华为等大牌互联网公司开出的诱惑薪资，都让普通岗位的程序员跃跃欲试。
再加上这些岗位相比于传统的软件工程，有更高的挑战空间和更大的难度，自然引得更多人才进入到这个领域。
大数据相关岗位有哪些？
1. 偏技术的“算法工程师”
利用算法手段，构建机器学习模型，解决诸如“人脸识别”、“支付风险管控”等高难度问题。它往往既需要工程师在具体问题上有足够的专注力，也需要对相关的算法有足够深度的了解。
2. 偏业务的“数据挖掘工程师”
结合计算机知识，重点攻克复杂业务的算法化和模型化难题。与算法工程师的要求不同，它往往不需要工程师在算法上探索得足够深入，却对知识的广度和技能的交叉度有较高的要求，还需要工程师具备相当和快速的业务理解能力。当然了，对数据的高敏感性也必不可少。
技术 Leader 最想要什么样的人？
1、最好，你是个独当一面的全才
基础条件：扎实的计算机基础、逻辑能力、英文等素质
保障条件：聪明、学习能力强
加分条件：大规模集群开发经验；上层数据应用优化经历；熟悉聚类、分类、推荐、
NLP、神经网络等常见算法；会数据处理，还熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等各种常见算法……
2、退而求其次，有配合团队的长板优势
全才难得，退而求其次，针对不同岗位吸收具有不同特长的人才，以追求团队整体配合的平衡，也不失为一个策略。
计算机视觉领域的大数据公司，往往需要自己的团队中同时具备如下特长的成员。比如精通算法的人才：把图像识别相关算法模型调整到极致；工程实力型人才：高性能实现训练好的算法模型，或者帮团队搭建一整套视频图像数据采集、标注、机器学习、自动化测试、产品实现的平台。
即便同一算法工程团队内部，成员的技能侧重点也要合理搭配，以互为补充。比如，有人专注核心算法研究，就要有人擅长业务分析，专注业务算法模型的实现。
因此，对于想转型大数据的普通程序猿来说，梳理清楚自己现有技能对于新团队的价值非常重要，这是促使新团队决定吸收自己的关键。比如，发挥硬件和底层系统工作经历在算法高速实现上的优势，一旦通过自身擅长的技能切入新团队之后，就有了更多横向发展的机会，帮助自己在大数据相关领域建立更强竞争力。
3、相较当前技能水平，扎实的基础和成长空间更被看重
当前技能水平好比是术，而扎实的计算机基础则处于道的层面，诸如Spark等工具性知识通过后期学习便能轻易掌握，而如果缺少了C++/Java基础想进步却绝非易事。比如，如果算法、数据结构比较强，编程语言上对 C++ 理解较深入，在应用层的学习上，就可能会比其他人快很多。
有人将程序猿能力抽象为一个金字塔模型，虽然对计算机语言的精通是每个工程师都注重的能力，但越基础的素养越蕴含了更多的发展潜力。相比单纯苛责当前技能，能利用基础素养胜任一部分基础工作，然后通过1-2年锻炼接受更复杂问题的程序猿，反而更受企业青睐。
TalkingData 大数据招聘负责人曾直言道，相比于对 Spark 了解更多的人，他们更愿意招收那些 Java 学得好的人。因为 Spark 的接口学习起来相对容易，但是要想精通 Java 是一件很难的事情。如果把 Java 或者 C++ 学透了，那么对计算机技术的认识将很不一样。
转型大数据，要点归纳
1、重视基础
2、发挥专长
3、准备充分
4、首选公司内部转岗
JAVA程序员的就业前景怎样
可以预测，在未来10年将会是大数据的天下，随着目前人工智能的不断爆发，将会有大量企业随之进入到大数据领域，这也就是说从JAVA程序员转大数据将会有天然的所无可比拟的优势。JAVA是一门无比精密，强大的语言，到目前为止，它依旧是拥有其它语言的不可替代的性以及可维护性。迄今为止，它也依旧是最受欢迎的编程语言之一，很多想从事相关行业的人，第一门语言选择的都是JAVA。近几年来讲，已经开始有很多大大小小的互联网公司在开始布局大数据。但短短时间内，其实很难有大局面，所以和大数据方面相关的人才依旧是十分紧缺的，举个例子，在大数据生态Spark需要的Scala工程师。由于Java和Scala有密切的技术联系，所以有很多的大数据公司便会将目光瞄准JAVA工程师，通过培养转而使他们成为大数据工程师。目前大数据的架构基本还是用JAVA这门语言来完成的，而在未来很长一段时间内，显而易见，JAVA大数据的需求量也将会越来越大。
