JAVA的精密，強大，擁有其它語言不可替代的效能和可維護性，早已經是成為最受歡迎的程式語言之一，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年肯定是大資料的天下，人工智慧的爆發，將會有大量企業會進入大資料領域，而從JAVA程式設計師轉JAVA大資料就會有天然的優勢，因為目前大資料的架構基本都是用JAVA語言完成，未來10年，JAVA大資料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，將來勢必會進軍大資料行列，根據目前的行業動態，JAVA程式設計師由於發展的侷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程式設計師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資料了。
為什麼要轉大資料？
1、大資料職位發展空間大
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。
2、大資料不受年齡限制
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，因為搞大資料不是簡單的程式設計，程式設計的份量連1/6都不到，很多時候需要你從伺服器、儲存、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。
目前有一大半學Hadoop的學員都有不錯的Java基礎，有的是工作2~3年發現工資一直在7k-12k這個位置徘徊，上不去，想突破一下；也有的是不想整天做業務系統開發，想去大網際網路公司發展，待遇和氛圍好一些；也有的是公司有些業務需要用到Hadoop，邊學邊做，碰到問題也能跟老師同學交流。
3、大資料崗位工資高
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。
4、大資料是未來趨勢
做Java也是不錯的，不過目前大資料是個趨勢。稍微有實力點的企業都在上大資料專案，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大資料方向轉。
大資料的方向在哪？
大資料的方向的工作有 大資料運維工程師、大資料開發工程師、資料分析、資料探勘、架構師等。
大資料的技術有：
Hadoop HDFS檔案系統 MR計算模型Hive資料倉庫HBase資料庫Flume日誌收集Kafka訊息系統Storm流式計算Spark生態圈：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphXZookeeper協調系統NOSQL資料庫：Redis、MongoDB機器學習：Mahout該如何學習大資料？
1. 先學Hadoop Hadoop框架中由兩大模組組成，一個HDFS(Hadoop Distributed File System)，是用來儲存需要處理的資料，另外一個是MapReduce，是Hadoop的處理資料的計算模型。2. 學習一門資料庫，像MySQL學點SQL吧3. Hive 只要你會SQL，你就會使用它。hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行執行。4. HBase HBase即Hadoop DataBase，Hadoop的資料庫，HBase是一種 "NoSQL" 資料庫,即不是RDBMS ，不支援SQL作為主要訪問手段。5. Sqoop Sqoop是遷移資料工具，可以在很多資料庫之間來遷移，6. Flume Flume是一個分散式的海量日誌採集和傳輸框架，一個高可用的，高可靠的，分散式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支援在日誌系統中定製各類資料傳送方，用於收集資料；同時，Flume提供對資料進行簡單處理，並寫到各種資料接受方（可定製）的能力。7. Kafka 使用Kafka完成資料的一次收集，多次消費。它是一個分散式、支援分割槽的（partition）、多副本的（replica），基於zookeeper協調的分散式訊息系統。8. Spark基於記憶體計算的框架 Spark Core最為重要再學SparkSQL、Spark Streaming、圖計算、機器學習9. Storm實時的流計算框架。
大體分為 7 個階段：入門知識 → Java 基礎 → Scala 基礎 → Hadoop 技術模組 → Hadoop 專案實戰 → Spark 技術模組 → 大資料專案實戰。
大資料的知識涉及到很多方面，看起來很複雜，但是Java程式設計師想要轉行大資料並不需要有太大的心理壓力，相對於其他大多數專業，Java專業已經與大資料十分接近。加上Java程式設計學習中所鍛鍊的程式設計師專業的思維方式，能幫助Java程式設計師理解大資料相關知識更加容易。
總而言之，Java程式設計師學習大資料具有很多別人不具備的先天優勢，相信學習起大資料來也是如魚得水，遊刃有餘。想要轉行大資料的Java程式設計師不用顧慮太多，時代的機遇稍縱即逝，及時抓住才是硬道理。
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