大資料肯定是未來的趨勢，複雜的分析也是根據業務的發展越來越重要，越來越多。hadoop作為開源的大資料分析工具會有很多的應用。大資料的實時性會變得越來越重要，實時性的大資料分析工具也會起來，storm，spark等，一些國內的廠商GBase，Yonghong Z-Data Mart等都是值得期待的。

目前大資料尚處在落地應用的初期，大資料領域的相關崗位並沒有得到充分地釋放，所以2020年大資料就業不僅不會趨於飽和，實際上，大資料領域未來的人才需求量會隨著產業網際網路的發展而得到持續地釋放，未來的就業潛力也將非常大的。

目前IT行業內釋放出來的大資料崗位主要集中在網際網路、金融等領域，人才需求也以研發型人才為主，隨著大資料逐漸落地到產業領域，大資料相關崗位對於人才的需求將體現出以下幾個特點：

第一：人才需求逐漸從研發型向技能型過渡。隨著大資料技術的落地應用，行業企業對於大資料人才的需求將以技能型人才為主，因為大資料應用的主要目的是為行業企業賦能，而賦能的過程必然需要技能型人才來完成大資料相關產品的落地應用。所以，未來大資料專業的專科生、本科生將有更多的就業機會。

第二：人才需求量逐漸加大。大資料在研發的初期主要需要研發型人才，崗位任務往往集中在大資料平臺開發相關領域，雖然大資料平臺開發需要大量的研發人員，但是相對於行業應用崗位來說，研發型崗位的數量還想相對比較小的，所以未來隨著大資料的落地應用，大資料人才的需求量會更大。

第三：行業大資料人才需求量會增大。所謂的行業大資料人才，指的是具備行業背景知識的大資料從業者，比如金融領域的大資料從業者未來就有大量的需求。因此，對於傳統專業的從業者來說，在大資料時代，掌握一定的大資料知識，會迎來更多的發展機會。

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作為一名軟體開發工程師，我目前從事的就是大資料方向。2020年大資料就業會趨近於飽和嗎？個人認為，在2020年低階大資料開發工程師會趨於飽和，但是對於高階的大資料開發工程師來說，網際網路市場永遠都是需要的。目前幾乎所有網際網路公司都有使用到大資料技術，所以大資料方面的崗位工作機會還是很多的。不過隨著選擇大資料從業同學的增多，很多初級大資料崗位的名額越來越少，而高階大資料工程師所做的事請偏於困難，所以高階大資料工程師的人數會更少，網際網路公司對於高階大資料工程師的需求也會增大，這也是整個網際網路行業目前的一個現狀。

初級大資料工程師一般做的工作內容偏於簡單，比如平時只滿足業務的需求，寫寫SQL，調調Jar包。但是他們欠缺一種東西，就是思考，對整體專案的思考，對業務方的需求是否合理的思考，整體技術架構設計是否合理，是否具有通用性等等。每天都是重複著的同樣的工作，只知道做事，而不會思考，所以導致其可替代性太強，公司失去你，還可以很快的從外面招聘別的同學，來頂替你的位子，這樣你對於公司的價值也就更小。

正是由於初級工程師做的事情偏於簡單，所以就會有很多同學選擇崗位時蜂擁而至的選擇大資料，導致大資料供大於求，五個人應聘一個崗位，你想想也知道這個崗位是否會趨於飽和。

高階大資料工程師做的工作困難度會更高，同時高階大資料工程師也需要一定工作經驗和年限，所以在網際網路行業，高階大資料工程師人數會少很多。高階大資料工程師在做事情時，往往也能夠考慮到更多的內容，他們能夠結合公司具體的業務場景來選擇具體的大資料技術，同時，在一些很困難的工作時，往往他們會更能勝任，比如對大資料技術元件進行效能最佳化和改進，減少BUG，提高大資料元件穩定性等等，這些工作都是初級大資料工程師所不能比的。

高階大資料工程師在設計公司大資料架構時，也會考慮到技術架構的通用性，保證以後能夠複用更多的業務場景，這種設計也會提高技術同學的開發效率，為公司業務發展帶來更多技術上面的價值。所以對於公司而言，高階大資料工程師往往在大資料領域是最稀缺和最難招的。

總的來說，對於2020年大資料就業情況，低階大資料工程師肯定會趨於飽和，高階大資料工程師肯定是供少於求的，對於低階大資料工程師而言，平時要多進行學習和實踐，透過自己的努力，提升技術，增加個人的技術競爭力，這樣在這個充滿競爭的網際網路行業，才能更好的生存。