java轉大數據

⑴ 做java幾年後適合轉大數據

1、市場需求量大

經常調查顯示,去年有很多大小互聯網公司都在布局大數據.而目前大數據方面的人才依舊十分緊缺,比如大數據生態Spark需要的Scala工程師.基於Java和Scala等技術密切的關系,有些大數據公司會瞄準JAVA工程師,通過培養轉而成為大數據工程師.

如果你先一步在學習JAVA的基礎上再學習一些大數據的知識,那麼將來你在公司的競爭力會明顯大於一般的JAVA工程師,甚至可能提前一步進軍大數據行列.

2、就業方向廣泛

JAVA大數據的人才以後可以進行的工作有很多種,下面舉幾個例子:

(1)大數據開發工程師

基礎大數據服務平台,大中型的商業應用包括我們常說的企業級應用(主要指復雜的大企業的軟體系統)、各種類型的網站等.負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序.濰坊Java培訓班是實名制指定講師授課,所有講師均有8-10年的項目實戰經驗,是業內的專家級講師.

(2)大數據分析師

負責數據挖掘工作,運用Hive、Hbase等技術,專門對從事行業數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員.以及通過使用新型數據可視化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,對數據進行數據可視化和數據呈現.

(3)Android工程師

Android是一種基於linux的自由及開放源代碼的操作系統,其源代碼是Java.所以市場上見到的手機系統例如MIUI,阿里雲,樂蛙等,都是修改源代碼再發行的.Java做安卓不單單是指系統,還有APP對於更多的開發人員來說,他們更多的時間是花在開發APP上面.

還有很多其它職位比如大數據挖掘等就不一 一說明了.

⑵ 為什麼越來越多的Java工程師轉向大數據

Java工程師轉向大數據主要有以下幾個原因:
1、大數據是未來趨勢
做Java也是不錯的，不過目前大數據是個趨勢。稍微有實力點的企業都在上大數據項目，而Hadoop本身又是Java開發的，再加上Hadoop工程師普遍比純Java開發要高3k以上，所以有很多搞Java的都在往這hadoop大數據方向轉。
2、大數據崗位工資高
做Java的人已經比較多了，很多人工作4~5年月薪也難上2萬，能上2.5萬的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年經驗就拿2萬以上了。所以很多現在待遇還不錯的人也還來學Hadoop，主要也是考慮未來發展天花板的問題。
3、大數據職位發展空間大
Java這塊如果做5~6年到管理崗位的話，薪資基本可以達到2萬-2.5萬了。但是2.5萬基本上是Java技術人員的天花板，能上這個數的人很少，除非是架構師或者做底層的開發。但Hadoop這塊2萬多的薪資只能算一般，後面還有很大發展空間，所以很多有經驗的Java老鳥在往這塊轉。
4、大數據不受年齡限制
年齡大對搞技術的來說是個比較大的問題，Java工程師滿大街都是，年齡大了工資還好但精力跟不上年輕人，不能加班，有家有室也不能長期出差，會比較尷尬。Hadoop這塊年齡影響比較小，因為搞大數據不是簡單的編程，編程的份量連1/6都不到，很多時候需要你從伺服器、存儲、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題，年齡越大經驗越豐富，也越吃香。

⑶ java大數據就業前景怎麼樣

在整個互聯網領域，Java一直以來都是占據著非常重要的位置的，而在進入大數據時代之後，Java也再次獲得了更好的發展方向。在大數據應用開發當中，Java是重要的編程語言，學大數據需要Java基礎。
在過去的近十年當中，Java開發工程師們，無疑是有著非常好的發展前景，但是隨著越來越多的人開始湧入大數據行業，行業人才飽和，Java工程師們，尤其是初級入門的Java開發人員，開始陷入迷茫，技術沒有提高，還面臨著程序員的中年危機。
而大數據作為IT領域的新興職業，人才市場需求度高，而且和Java有著緊密的聯系，有Java基礎的開發人員，想往大數據方向走，本身就有很好的優勢。
想要從事大數據方向的工作，Java和Linux是兩大必備基礎知識，從這點一也能夠看出Java對於大數據的重要性。另外，從Java程序員轉大數據有天然的優勢，因為目前大數據的架構基本都是用Java語言完成，從事過Java的開發人員，轉型會非常輕松。
具備工作經驗的Java開發人員，由於自身的經驗再加上大數據的知識，在職場必定更受歡迎。畢竟，大數據行業並沒有嚴格的年齡限制，經驗越足，越受歡迎。

⑷ Java程序員如何轉型做大數據

1、技術日漸成熟，應用空間得以拓展

大數據技術，最早於1980年被首次提及，卻在近幾年才獲得突飛猛進的發展。相較於幾十年前神經網路演算法捉襟見肘的計算能力，如今處理器對大規模數據的高速處理能力無疑發揮了關鍵性的作用。藉助於處理器的高性能，使我們短時間內完成PB 級數據的機器學習和模型訓練成為可能，由此為高度依賴深度學習的圖像、語音識別產品的快速迭代奠定基礎，大數據應用空間得以拓展，也由此催生了提供相關產品與服務的技術公司。

2、重視數據資產，數據挖掘已成必然

現代信息技術使每日產生的數據量呈指數級增長，企業發展再也無法迴避對數據價值的挖掘與利用。電商平台利用畫像做個性化推薦，互聯網金融公司利用高危識別技術管控金融風險，滴滴出行利用交易數據通過實時定價優化利潤……這些都是對大數據價值的發掘和利用。隨著數據資產意識的加強，數據挖掘也將獲得越來越多結合具體行業場景的重視。

3、技術催生業務新模式，蘊含創業新契機

大數據產業鏈，催生出針對不同版塊提供產品和服務的業務組合新模式，無論是利用推薦演算法做內容服務的今日頭條，還是基於數據整合提供監測服務的 TalkingData，或者是提供底層架構支持的阿里雲，無不是發覺了大數據產業鏈條所蘊含的創業先機。

大數據創業，時至今日熱度不減，雖難出BAT那樣巨頭獨大的局面，其提供的相對公平的競爭機會，依然在吸引著新的創業公司加入。

4、市場供不應求，崗位挑戰空間大

翻看大數據相關招聘崗位，一方面是供不應求的招聘局面，另一方面是騰訊、華為等大牌互聯網公司開出的誘惑薪資，都讓普通崗位的程序員躍躍欲試。

再加上這些崗位相比於傳統的軟體工程，有更高的挑戰空間和更大的難度，自然引得更多人才進入到這個領域。

大數據相關崗位有哪些？

1. 偏技術的「演算法工程師」

利用演算法手段，構建機器學習模型，解決諸如「人臉識別」、「支付風險管控」等高難度問題。它往往既需要工程師在具體問題上有足夠的專注力，也需要對相關的演算法有足夠深度的了解。

2. 偏業務的「數據挖掘工程師」

結合計算機知識，重點攻克復雜業務的演算法化和模型化難題。與演算法工程師的要求不同，它往往不需要工程師在演算法上探索得足夠深入，卻對知識的廣度和技能的交叉度有較高的要求，還需要工程師具備相當和快速的業務理解能力。當然了，對數據的高敏感性也必不可少。

技術 Leader 最想要什麼樣的人？

1、最好，你是個獨當一面的全才

基礎條件：扎實的計算機基礎、邏輯能力、英文等素質

保障條件：聰明、學習能力強

加分條件：大規模集群開發經驗；上層數據應用優化經歷；熟悉聚類、分類、推薦、

NLP、神經網路等常見演算法；會數據處理，還熟悉聚類、分類、推薦、NLP、神經網路等各種常見演算法……

2、退而求其次，有配合團隊的長板優勢

全才難得，退而求其次，針對不同崗位吸收具有不同特長的人才，以追求團隊整體配合的平衡，也不失為一個策略。

計算機視覺領域的大數據公司，往往需要自己的團隊中同時具備如下特長的成員。比如精通演算法的人才：把圖像識別相關演算法模型調整到極致；工程實力型人才：高性能實現訓練好的演算法模型，或者幫團隊搭建一整套視頻圖像數據採集、標注、機器學習、自動化測試、產品實現的平台。

即便同一演算法工程團隊內部，成員的技能側重點也要合理搭配，以互為補充。比如，有人專注核心演算法研究，就要有人擅長業務分析，專注業務演算法模型的實現。

因此，對於想轉型大數據的普通程序猿來說，梳理清楚自己現有技能對於新團隊的價值非常重要，這是促使新團隊決定吸收自己的關鍵。比如，發揮硬體和底層系統工作經歷在演算法高速實現上的優勢，一旦通過自身擅長的技能切入新團隊之後，就有了更多橫向發展的機會，幫助自己在大數據相關領域建立更強競爭力。

3、相較當前技能水平，扎實的基礎和成長空間更被看重

當前技能水平好比是術，而扎實的計算機基礎則處於道的層面，諸如Spark等工具性知識通過後期學習便能輕易掌握，而如果缺少了C++/Java基礎想進步卻絕非易事。比如，如果演算法、數據結構比較強，編程語言上對 C++ 理解較深入，在應用層的學習上，就可能會比其他人快很多。

有人將程序猿能力抽象為一個金字塔模型，雖然對計算機語言的精通是每個工程師都注重的能力，但越基礎的素養越蘊含了更多的發展潛力。相比單純苛責當前技能，能利用基礎素養勝任一部分基礎工作，然後通過1-2年鍛煉接受更復雜問題的程序猿，反而更受企業青睞。

TalkingData 大數據招聘負責人曾直言道，相比於對 Spark 了解更多的人，他們更願意招收那些 Java 學得好的人。因為 Spark 的介面學習起來相對容易，但是要想精通 Java 是一件很難的事情。如果把 Java 或者 C++ 學透了，那麼對計算機技術的認識將很不一樣。

轉型大數據，要點歸納

1、重視基礎

2、發揮專長

3、准備充分

4、首選公司內部轉崗

⑸ Java工程師轉大數據難度高嗎

如果要學習大數據，不管你是零基礎，還是有一定的基礎，都是要懂至少一種計算機編程語言，因為大數據的開發離不開編程語言，不僅要懂，還要精通，但這門編程語言不一定是java。

比如說，如果你主攻Hadoop開發方向，是一定要學習java的，因為Hadoop是由java來開發的。如果你想要主攻spark方向，是要學習Scala語言的，每個方向要求的編程語言是不同的。如果你是想要走數據分析方向，那你就要從python編程語言下手，這個也是看自己未來的需求的。

大數據是需要一定的編程基礎的，但具體學習哪一門編程，自己可以選擇的。其實只要學會了一門編程語言，其他編程語言也是不在話下的。

⑹ 為什麼大批的JAVA程序員都是在轉大數據

首先JAVA的精密，強大，擁有其它語言不可替代的性能和可維護性，早已經是成為最受歡迎的編程語言之一，很多人想進入IT行業，首選的第一門語言就是JAVA。但是，在未來10年肯定是大數據的天下，人工智慧的爆發，將會有大量企業會進入大數據領域，而從JAVA程序員轉JAVA大數據就會有天然的優勢，因為目前大數據的架構基本都是用JAVA語言完成，未來10年，JAVA大數據的需求量會越來越大。

現在學習JAVA的小夥伴，如果想以後不被淘汰，將來勢必會進軍大數據行列，根據目前的行業動態，JAVA程序員由於發展的局限性以及隨著年齡增長，在競爭方面也越來越容易被年輕一代趕超，因為JAVA程序員的加班時間過長導致，所以大批JAVA工程師前輩已經先一步進軍大數據了。

我們都知道Java語言在編程中的地位不言而喻，近年來，我們都知道很多學java的朋友，在java的基礎上開始學習以hadoop為首的大數據方向的語言，本文我就來分析一下為什麼越來越多的java工程師開始轉向hadoop？

Hadoop是Apache軟體基金會的頂級開源項目，是由原雅虎公司Doug Cutting根據Google發布的學術論文而創建的開源項目。Doug Cutting被稱為Hadoop之父，他打造了目前在雲計算和大數據領域里如日中天的Hadoop。

Hadoop的發音是[hæ:p]，Hadoop 這個名字不是一個縮寫，而是一個虛構的名字。Doug Cutting解釋Hadoop的得名：「這個名字是我孩子給一個棕黃色的大象玩具命名的。我的命名標准就是簡短、容易發音和拼寫，沒有太多的意義，並且不會被用於別處，小孩子恰恰是這方面的高手」。

Apache Hadoop官方定義是：Hadoop項目™®是一套可靠的，可擴展的，支持分布式計算的開源軟體。

轉自知乎

⑺ JAVA程序員的就業前景怎樣

可以預測，在未來10年將會是大數據的天下，隨著目前人工智慧的不斷爆發，將會有大量企業隨之進入到大數據領域，這也就是說從JAVA程序員轉大數據將會有天然的所無可比擬的優勢。

JAVA是一門無比精密，強大的語言，到目前為止，它依舊是擁有其它語言的不可替代的性以及可維護性。迄今為止，它也依舊是最受歡迎的編程語言之一，很多想從事相關行業的人，第一門語言選擇的都是JAVA。

近幾年來講，已經開始有很多大大小小的互聯網公司在開始布局大數據。但短短時間內，其實很難有大局面，所以和大數據方面相關的人才依舊是十分緊缺的，舉個例子，在大數據生態Spark需要的Scala工程師。由於Java和Scala有密切的技術聯系，所以有很多的大數據公司便會將目光瞄準JAVA工程師，通過培養轉而使他們成為大數據工程師。目前大數據的架構基本還是用JAVA這門語言來完成的，而在未來很長一段時間內，顯而易見，JAVA大數據的需求量也將會越來越大。

⑻ 做了這么多年Java開發，如何快速轉行大數據

一、學習大數據是需要學習java和linux的

二、你有多年的java開發經驗，那麼可以直接跳過java課程部分，學習大數據技術！

三、分享一份大數據技術課程大綱供你了解參考

⑼ 為什麼很多的java程序員會轉行做大數據工程師

1、Java是學習大數據的編程基礎

大數據框架的編寫支持很多開發語言，但是Java在大數據開發方面有很大的優勢，目前流行的大數據Hadoop框架，很多部分都是用開源的Java語言編寫，因此Java在大數據方面有很大優勢。

2、大數據發展前景空間更大

java經過多年發展，目前基本處於飽和狀態，對於新入行的人來說，競爭比較激烈。大數據分析、大數據開發等大數據人才成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平高。根據有關數據顯示，大數據行業是目前平均收入最高的行業，其從業人員平均年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師平均年薪一般在12萬元以上。

⑽ java轉大數據好嗎

當你邁入大數據的領域，首先必要接受的是大數據開發的洗禮，編程語言作為大數據的基礎方向是你入門的突破口，一定要仔細學習。在這里很多同學都會有一個疑問：編程語言那麼多，我需要學習哪一門編程語言呢？看到很多人都選擇學習Java，Java和大數據的關系是怎樣的？
誠然，很多Java程序員都紛紛轉型大數據，不是因為Java行業飽和，而是想更大程度上突破自己的技術，來獲得更多高的成就，當然了還有基本的工資待遇！
而在大數據開發中使用非常多的便是Java編程語言。
首先，大家要清楚一點，學習Java的目的是什麼，Java它本身是一門計算機編程語言，而進入大數據的學習，無論你有何基礎，是零基礎還是有過相關的學習經驗，都至少有一門計算機編程語言的加持，這就好比上戰場必須有門鋒利的武器，有了編程語言在手，才能在大數據的天地中放手一搏！所以，學習大數據，自然要去學習Java，不是皮毛，而是精通，當然大家如果可以熟練掌握其他編程語言也可。
但是，大家要知道，如果在大數據中，你所主攻的方向是Hadoop開發，那就一定要學好Java，因為它是Hadoop的專用編程語言。而其他方向的研究，如果你主攻spark，那就要學習Scala語言，從而更好地工作。如果你是想要走數據分析方向，那你就要從python編程語言下手，舉此例就是要告訴大家，每個編程語言可以是為不同的方向而服務，換言之，不同的方向應對應不同的編輯語言，大家如果可以多度掌握幾門編輯語言，那恭喜你，你將在職場中先人一步。
所以你有Java的基礎轉大數據是非常容易的