前几天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程序开发方面工作的。大数据开发自然都有关注到，只是目前的大数据技能水平只能说是“小菜鸟”吧，连入门还谈不上。
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
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近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
另外，你也要考虑时间、精力、金钱等各方面的投入情况。学习和掌握大数据相关技术也非一朝一夕之事，不可能一蹴而就，一般的培训课程只能达到入门级别的介绍和讲解，真正要学会并很好地运用大数据技术你还需要后续更深入的学习和大量的实践。所以需要你一个良好的学习规划。
在大数据的发展当中，对相关专业人才的需求是在持续增长的，包括大数据开发、数据分析挖掘等不同的数据处理环节，都形成了相应的岗位体系，大家各自负责不同的环节，共同完成大数据处理任务。今天我们主要来讲讲大数据开发就业，了解大数据开发有哪些岗位？
之前找实习还有秋招的时候看了不少大神的帖子，现在也来回馈一下~ 感觉这方面帖子也不多。
最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位，所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师，当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的？和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别？
大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
对于众多的求职者来说，一份稳定、发展好、薪资可观的工作，都会比那些高薪资，但发展前景迷茫、飘忽不定的工作要好的多。
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。因此对大数据的开发和分析对一个企业来说显得尤为重要。大数据开发人才也变得炙手可热。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面的表面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。
对于大数据稍有了解的人应该知道，大数据主要的编程语言，是使用Java来完成的，而Java之外，掌握一定的Scala，在大数据开发学习当中，能够更好地掌握相关技术框架。那么Scala对于大数据开发重要吗？今天我们来给大家一些Scala基础学习建议。
Python和Java，是大数据行业最常见的两种编程语言，对于想转行大数据的人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？
再更一篇技术杂谈类的文章。。。粉丝甲：所以这就是你拖更系列文章和视频的理由吗？？？粉丝乙丙丁：就是！就是！都断更多久了？我：咳。。。最近杂事缠身，还望恕罪！下面是食用须知：
大数据开发岗大厂面试30天冲刺 - 日积月累，每日五题【Day01】——Hive1
第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
又到了金三银四的招聘旺季，很多想入行大数据开发的程序员却在面试上发了愁。大数据方向技术栈繁多，不同的面试官和公司用到的技术栈也不一样，问的问题也是各有不同。 大厂面试题回忆： 【腾讯 PCG 事业部 大数据开发岗】 spark 数据分发机制 Spark Streaming 给个具体视频应用场景阐述开发思路及任务架构【阿里创新业务事业群 大数据开发工程师】 spark partition 的类型及特点 yarn 任务启动的具体流程 spark 任务分发机制 为了帮助想要入行大数据开发的程序员们在金三银四
大数据也不是近几年才出现的新东西，只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆！而这要得益于互联网信息技术的快速发展，网络改变世界、改变生活，大数据技术的应用让这样的改变更为深刻。
要说什么是大数据我想大家多少已经有所了解了，很多落地的案例已经深入到了我们的生活中。大数据具有数据量大、数据类型丰富复杂、数据增长速度快等特点，一切的数据分析必须建立在真实的数据集上才会有意义，而数据质量本身也是影响大数据分析结果的重要因素之一。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
我们总是说现在进入了一个大数据时代，所以在当前的大数据时代背景下，大数据专业是不错的选择，随着大数据技术逐渐开始落地应用，这个行业已经释放出了大量的人才需求，不仅仅是互联网行业，传统行业也开始需要大量的大数据行业人才。
作为新一轮的技术热点，大数据所受到得到关注是空前的，并且在这两年的发展当中，企业对于大数据的重视程度还在进一步上升，企业基于大数据业务开展所需要的相关岗位人才，也进一步上升。那么培训出来大数据就业前景及工资怎么样，今天我们来详细了解一下。 行业当中早期的大数据从业者，其实很多也并非是大数据科班出身，因为国内的大数据专业，其实是在2016年才首次获批设立。所以行业当中已有的大数据人才，很多人也是从其他的开发方向上转过来的。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
分享Java与大数据知识，基于自己大数据开发学习之路遇到的问题探讨，欢迎各位读者指教！
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
经过这么多年的发展，大数据的技术正处于群雄逐鹿阶段 ，面对这么多技术框架，我们得学会做减法。
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。
IT行业发展速度快，市场需求大，而且，程序员薪酬高、福利待遇高，成为很多从业者向往的职业，当然，也刺激了很多非计算机专业的从业者进入该领域。转行进入IT行业在最近的几年一直是个热门，那么对于0基础的求学者，入行大数据开发需要什么基础呢？
本篇文章由加米谷大数据毕业的同学供稿，他毕业一年，从传统金融IT转型到某大型互联公司做大数据开发，也从C++技术栈变成了大数据技术栈，如今已经入职2个月，也通过这篇文章总结一下他的转型过程。
又是一年乍暖还寒，春天的风迎面而来，凉意中夹杂着些许温暖。哦，你知道，是春天来了。就像那年的实习期，在挥手告别的毕业季，定格在了那年的七月。
大数据（big data），是近几年很火的一共概念。 **什么是大数据？**就举一个生活中很常见的一个例子，平常我们使用APP在各大商城进行商品浏览购物的时候，你会发现，当你在一类商品停留的时间较长时，回到首页，轮播图推荐跟猜你喜欢那一栏就有很大的可能给你推荐你刚刚浏览过去商品的同类。这里面就涉及到了大数据的一个概念，APP通过你的浏览记录，分析用户行为，再根据大数据的推荐系统，就完成了从点击浏览，到秒处理推荐的一个过程。 大数据，说白了就是大量数据的一个集合，来源于海量用户的一次次行为数据。大数据的核心意义不在于获取掌握庞大的数据信息，而在于对这些具有巨大价值的数据进行处理，进而得到这些数据的价值。
单单提起java或者大数据，很多人对此都一目了然，但对于Java大数据这样一个新鲜名词，多少有些疑惑。那java和java大数据学习的内容是一样的吗？两者有什么区别呢？今天就从java和java大数据的以下方面谈谈两者的区别。
近年来，大数据技术的发展，不论是技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。从 Spark 成为 Hadoop 生态的一部分，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域的新星，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历，忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长，简单概括一下：楼主是香港城市大学的硕士，在银行工作四年后想跳槽，但因为能力不符合公司的招聘要求，总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和，竞争激烈；也有人说楼主简历写得笼统，不够亮眼；但最主要的原因其实是：没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗，入职之后每天都在取数、取数、取数，成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年，能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术，不能和新人拉开差
Java开发转大数据开发要做到几点?假设你有Java基础选择了自学大数据，而对于完全没有编程和Java基础的人来说，自学绝对是浪费时间和精力的事情。Java开发转大数据开发要做到几点? 现在已经从之前
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
但是，学习Python往往都要有一个比较明确的学习方向，不同的学习方向，在电脑的配置上还是具有一些特定要求的。目前Python主要的学习方向包括Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域，其中大数据开发和人工智能开发领域对于电脑的配置还是有一定要求的。
首先，引用马云的一句话，员工离职的原因基本上可以归结为两点：钱，没给到位;心，受委屈了。这些归根结底就一条：干得不爽。
如今，大数据的潜入已经开始在日益的改变着各行各业以及我们的生活，同时大数据已经开始广泛的应用于电网运行及优质服务等等各大领域，并且它也正在日益改变着各行各业的生产生活，最重要的是它还引领了大部分大数据人才的变革。但是，对于我们来讲，大数据这个行业就业前景怎么样呢？这对于迷茫的我们来说其实是一个非常重要的信息。
随着大数据时代的到来，【这次国~家~教~育~部的改革要动真格了】，JAVA程序员们仅有的一点点竞争力很快就不复存在，为什么这么说呢？
一入编程深似海，从此女神是路人。没办法，这行就这样。你不学Spring，总不是跑去学JVM/微服务架构/分布式去了，不断学习根本避免不了。所以关键在于把时间投在学什么上比较划算。
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