大資料的發展，一方面使得人們的生活越來越便利，另一方面，也讓人們在網際網路上的資訊逐漸變成了透明。

再一個，大資料應該是和人工智慧領域關聯相當緊密的，現階段的大資料走向成熟，網際網路海量資料的積累，讓人工智慧開始逐漸發展起來，可以說正是由於大資料的快速發展，促進了人工智慧領域不斷的向前。

個人覺得，未來幾年，大資料人才的需求應該不會太少，至少在人工智慧領域取得了很大的突破之前。

現在大資料方面的資料處理、資料分析、基於大資料的風控、資料熱點分析、資料推薦都在用JAVA，這幾個方面也是目前大資料領域最普遍的方面。也是未來幾年不斷最佳化完善的地方，目前遠遠沒有做好。

因為現在比較流行的大資料的框架，有的都是java寫的，不管是你開發還是閱讀原始碼，有時候都會用到java語言。而在業務邏輯中，java用的也很多。

大資料結合具體的業務場景，在各行各業都會有更廣泛的應用，智慧出行、社交、購物、金融、政務、民生服務等等，技術只是工具，具體還是要結合具體業務場景來談未來方向，當前還是以海量資料中心化計算力，隨便未來可能物聯網感測技術的發展，資料邊緣計算是個發展方向。

大資料這個概念涵蓋諸多內容，是一套體系。java和大資料關係其實不是很大，java只是實現大資料功能上的某一種技術而已。

未來10年將是大資料，人工智慧爆發的時代，到時將會有大量的企業需要藉助大資料，而Java最大的優勢就是它在大資料領域的地位，目前很多的大資料架構都是透過Java來完成的。 Java後端相較於前端來說發展前景要好一些，待遇也相對應要高一些，只不過學習難度要比前端大一些。 就業方向的話大多就是往架構方向升，因為後端學的比較全面所以往架構方向發展比較簡單，另外的話往管理崗發展也是可以。這裡整理了一份Java架構學習路線

大資料是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的海量資料，大資料需要透過資料抽取、資料治理、資料分析等一系列處理，從而使企業管理具有更強的決策力、洞察力和流程最佳化能力。其中，大資料未來的發展方向分為大資料抽取、大資料治理和大資料分析三個方面。

大資料抽取主要是透過ETL、ESB等資料拉取工具將企業各個業務系統的資料進行打通，可以使內外部應用間不同格式、不同資料庫間的資料進行互動。還可以根據使用者的實際需求選擇不同的資料抽取模式來對企業業務系統資料進行抽取，實現企業資料的相互交換，互通互聯。

大資料治理主要是把企業中各個業務系統中最核心的、最需要共享的資料進行整合，集中進行資料的清洗和標準化，並且以整合服務的方式把統一的、完整的、準確的、具有權威性的主資料分發給需要使用這些資料的應用系統，包括各業務系統和決策支援系統等。

透過對資料治理、整合、採集、儲存、計算、展現等一些列技術，再透過分析配置功能對挖掘資料統一配置、建模，最終以圖形化、圖表化的等多樣形式將資料進行展現。以此來實現企業資料的價值挖掘，從而提高企業集團業務洞察力、風險掌控力、市場競爭力，為各級管理決策者的決策效率與質量打下堅實的基礎。

java的話主要偏向於敲程式碼，程式碼量非常巨大，不過idea一般提供的外掛和jar包挺多，喜歡敲程式碼的話就可以主攻java了，java也是主要就是後臺開發這部分的。

大資料的話，主要就是像你平常逛淘寶搜完某個東西之後，然後你看別的軟體也會給你推薦不少你近期搜尋的東西，還有就是etl工程師這些，主要負責大批次的資料的處理，跟虛擬機器，sql語句啥的打交道比較多，因為要處理的資料比較大，所以每敲一個命令都要格外小心

有這樣一句話叫資料重構商業，流量改變未來。資料作為企業的核心資產，對企業的業務創新發展越來越重要，企業也非常重視大資料人才的培養。

一、大資料人才缺口巨大

資訊科技的高速發展與高校人才培養之間的矛盾日異突出，導致大資料人才的缺口巨大，從四個維度來分析：

1、據國內知名企業調查發現，目前大資料人才需求在200萬左右，而大資料人才從業者才50萬左右，整體大資料人才缺口在150萬;

2、大資料人才集中在網際網路行業，佔了2/3，行業分佈極不均衡;

3、大資料人才集中在北京、上海等發達區域，區域分佈級不均衡;

4、大資料人才跳槽率是傳統IT科技人才的2倍，因為稀缺，物依稀為貴。

所以學習大資料開發，是非常急迫的事情，抓住機遇，努力拼搏，必有成就。

二、大資料工程師職業發展路徑

大資料工程師職業發展路徑分為5個階段，每個階段對應職位和薪水是不一樣的：

第一階段

實習工程師，工作第一年，月薪大於6K;

第二階段：

助理工程師，有1-2年工作經驗，月薪8K-12K;

第三階段：

初、中級工程師，3年工作經驗，月薪15-20K;

第四階段：

高階工程師3-5年工作經驗，月薪20-40K;

第五階段：

首席工程師/架構師，月薪大於50k;

這個薪水非常的有競爭力，這也是為什麼這麼多學生要學習大資料開發技術。

大資料的發展，一方面使得人們的生活越來越便利，另一方面，也讓人們在網際網路上的資訊逐漸變成了透明。

再一個，大資料應該是和人工智慧領域關聯相當緊密的，現階段的大資料走向成熟，網際網路海量資料的積累，讓人工智慧開始逐漸發展起來，可以說正是由於大資料的快速發展，促進了人工智慧領域不斷的向前。

個人覺得，未來幾年，大資料人才的需求應該不會太少，至少在人工智慧領域取得了很大的突破之前。

現在大資料方面的資料處理、資料分析、基於大資料的風控、資料熱點分析、資料推薦都在用JAVA，這幾個方面也是目前大資料領域最普遍的方面。也是未來幾年不斷最佳化完善的地方，目前遠遠沒有做好。

因為現在比較流行的大資料的框架，有的都是java寫的，不管是你開發還是閱讀原始碼，有時候都會用到java語言。而在業務邏輯中，java用的也很多。

大資料結合具體的業務場景，在各行各業都會有更廣泛的應用，智慧出行、社交、購物、金融、政務、民生服務等等，技術只是工具，具體還是要結合具體業務場景來談未來方向，當前還是以海量資料中心化計算力，隨便未來可能物聯網感測技術的發展，資料邊緣計算是個發展方向。

大資料這個概念涵蓋諸多內容，是一套體系。java和大資料關係其實不是很大，java只是實現大資料功能上的某一種技術而已。

未來10年將是大資料，人工智慧爆發的時代，到時將會有大量的企業需要藉助大資料，而Java最大的優勢就是它在大資料領域的地位，目前很多的大資料架構都是透過Java來完成的。 Java後端相較於前端來說發展前景要好一些，待遇也相對應要高一些，只不過學習難度要比前端大一些。 就業方向的話大多就是往架構方向升，因為後端學的比較全面所以往架構方向發展比較簡單，另外的話往管理崗發展也是可以。這裡整理了一份Java架構學習路線

大資料是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的海量資料，大資料需要透過資料抽取、資料治理、資料分析等一系列處理，從而使企業管理具有更強的決策力、洞察力和流程最佳化能力。其中，大資料未來的發展方向分為大資料抽取、大資料治理和大資料分析三個方面。

大資料抽取主要是透過ETL、ESB等資料拉取工具將企業各個業務系統的資料進行打通，可以使內外部應用間不同格式、不同資料庫間的資料進行互動。還可以根據使用者的實際需求選擇不同的資料抽取模式來對企業業務系統資料進行抽取，實現企業資料的相互交換，互通互聯。

大資料治理主要是把企業中各個業務系統中最核心的、最需要共享的資料進行整合，集中進行資料的清洗和標準化，並且以整合服務的方式把統一的、完整的、準確的、具有權威性的主資料分發給需要使用這些資料的應用系統，包括各業務系統和決策支援系統等。

透過對資料治理、整合、採集、儲存、計算、展現等一些列技術，再透過分析配置功能對挖掘資料統一配置、建模，最終以圖形化、圖表化的等多樣形式將資料進行展現。以此來實現企業資料的價值挖掘，從而提高企業集團業務洞察力、風險掌控力、市場競爭力，為各級管理決策者的決策效率與質量打下堅實的基礎。

java的話主要偏向於敲程式碼，程式碼量非常巨大，不過idea一般提供的外掛和jar包挺多，喜歡敲程式碼的話就可以主攻java了，java也是主要就是後臺開發這部分的。

大資料的話，主要就是像你平常逛淘寶搜完某個東西之後，然後你看別的軟體也會給你推薦不少你近期搜尋的東西，還有就是etl工程師這些，主要負責大批次的資料的處理，跟虛擬機器，sql語句啥的打交道比較多，因為要處理的資料比較大，所以每敲一個命令都要格外小心

有這樣一句話叫資料重構商業，流量改變未來。資料作為企業的核心資產，對企業的業務創新發展越來越重要，企業也非常重視大資料人才的培養。

一、大資料人才缺口巨大

資訊科技的高速發展與高校人才培養之間的矛盾日異突出，導致大資料人才的缺口巨大，從四個維度來分析：

1、據國內知名企業調查發現，目前大資料人才需求在200萬左右，而大資料人才從業者才50萬左右，整體大資料人才缺口在150萬;

2、大資料人才集中在網際網路行業，佔了2/3，行業分佈極不均衡;

3、大資料人才集中在北京、上海等發達區域，區域分佈級不均衡;

4、大資料人才跳槽率是傳統IT科技人才的2倍，因為稀缺，物依稀為貴。

所以學習大資料開發，是非常急迫的事情，抓住機遇，努力拼搏，必有成就。

二、大資料工程師職業發展路徑

大資料工程師職業發展路徑分為5個階段，每個階段對應職位和薪水是不一樣的：

第一階段

實習工程師，工作第一年，月薪大於6K;

第二階段：

助理工程師，有1-2年工作經驗，月薪8K-12K;

第三階段：

初、中級工程師，3年工作經驗，月薪15-20K;

第四階段：

高階工程師3-5年工作經驗，月薪20-40K;

第五階段：

首席工程師/架構師，月薪大於50k;

這個薪水非常的有競爭力，這也是為什麼這麼多學生要學習大資料開發技術。