程序员转大数据

『壹』 程序员转行做大数据可以吗，会有什么困难吗

是可以转行的，有编程基础的话，上手会比较容易，不知道你之前从事哪内方面，如果java基础扎实容的话，可以直接省去java的课程，省时省力，具体你可以看一下学习大数据的课程大纲，来确定你缺少哪些知识点，有针对性的去学习。

『贰』 为什么很多的java程序员会转行做大数据工程师

1、Java是学习大数据的编程基础

大数据框架的编写支持很多开发语言，但是内Java在大数据开发方面有很大的容优势，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势。

2、大数据发展前景空间更大

java经过多年发展，目前基本处于饱和状态，对于新入行的人来说，竞争比较激烈。大数据分析、大数据开发等大数据人才成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平高。根据有关数据显示，大数据行业是目前平均收入最高的行业，其从业人员平均年薪已逾十万元，有经验的大数据工程师平均年薪一般在12万元以上。

『叁』 程序员转行大数据是个明智的选择吗

程序员又被人们戏称为“程序猿”，虽然薪资不低却依然掩饰不住悲催的命运：加班、单身成了这一职业的代名词。而最重要的，是职业发展限制性较高，常常有程序员忧虑自己的职业只是一碗青春饭。而正在这时候，大数据时代来临了，程序员们仿佛看到了希望的曙光，想要投身大数据行业。那么，程序员转行大数据是个明智的选择吗？
除去个人因素，大数据的确具有十分强大的发展潜力。从国家政策到国内各大企业的重视程度，无一不在为大数据时代的腾飞积蓄着力量。而且，不同于传统的IT行业，大数据行业其实更像是一个工具，也可以说是各行各业的一个神器。它的应用范围十分广泛，几乎360行，行行都能利用大数据分享到不小的红利。大数据技术能够精准地引导企业进行企业决策，把企业从传统的“凭经验吃饭”的套路中解脱出来。从此以后，再也没人说“嘴上无毛，办事不牢”了，经验代表过去，而大数据代表着未来。大数据工程师经过多年的历练，说是企业的“军师”也不为过。而广泛的行业范畴更为大数据专业人才提供了无限的可能。可以说，大数据给了人们一个更广阔的发展空间，无限的发展可能。而相比之下，程序员的发展空间就会显得局促很多。其实，任何行业都不是一味的黯淡无光和一味的前途无量。还是需要看个人的喜好和专长。如果你对大数据感兴趣，欢迎来报名光环大数据培训班，相信你会有一个美好的将来！

『肆』 程序员如何转型为大数据工程师

主要是从两者所要求的能力上来分析。首先，大数据工程师是需要有计算机编码能力的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现，而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码，去实现人们许许多多美妙的梦想，编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。

其次，大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员是有这个基础的，我见过最牛逼的程序员一般都不是科班出来的，通常是数学专业，因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。

第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识，大数据的挖掘与分析最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展起到重大推动作用，那才是有价值的大数据分析，因此大数据是不能脱离市场的，它必须与某一行业的应用想结合起来才容易产生更大的价值，通常程序员都是在做某一行业的软件，经过多年的学习与磨练，对某一行业的业务知识是有积累的，因此从来这一点上来看，程序员是很容易过渡到大数据工程师的。

『伍』 程序员转行做大数据有什么优势

1.市场需求量大

常常查询显现，去年有很多大小互联网公司都在布局大数据。而现在大数据方面的人才仍旧十分紧缺，比方大数据生态Spark需求的Scala工程师。基于Java和Scala等技能密切的联系，有些大数据公司会瞄准JAVA工程师，经过培养转而成为大数据工程师。

2.就业方向广泛

(1)大数据开发工程师

基础大数据服务渠道，大中型的商业运用包括咱们常说的企业级运用(主要指杂乱的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。担任建立大数据运用渠道以及开发剖析运用程序。

(2)大数据剖析师

担任数据挖掘作业，运用Hive、Hbase等技能，专门对从事行业数据搜集、整理、剖析，并依据数据做出行业研究、评估和猜测的专业人员。以及经过运用新型数据可视化东西如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。

(3)Android工程师

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，其源代码是Java。所以市场上见到的手机系统例如MIUI，阿里云，乐蛙等，都是修正源代码再发行的。Java做安卓不单单是指系统，还有APP对于更多的开发人员来说，他们更多的时刻是花在开发APP上面。

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『陆』 Java工程师转大数据难度高吗

如果要复学习大数据，不管你是零基础制，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。
比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。
如果你想要主攻spark方向，是要学习Scala语言的，每个方向要求的编程语言是不同的。
如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看自己未来的需求的。
大数据是需要一定的编程基础的，但具体学习哪一门编程，自己可以选择的。其实只要学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下的。

『柒』 程序员如何转型成为大数据工程师

主要是从两者所要求的能力上来分析。首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。

其次，大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员，是有这个基础的，厉害的程序员，一般都不是科班出来的，通常是数学专业，因此提高算法设计能力，是程序员转型大数据工程师的关键因素。

第三，大数据工程师需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析，最终都要服务于市场，并对产品的销售与企业的发展，起到重大推动作用，那才是有价值的大数分析。

在美国，大数据工程师平均年薪，达 17.5 万美元(折合人民币大概 105 万左右)，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬，比同级别的其他职位高出 30% 以上。

DT 时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才，却非常的有限，在未来若干年内，都会是供不应求的状况，指望大学培养出合格的大数据人才，有如天方夜谭，因此程序员们，你们的春天到了!

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『捌』 程序员转行做大数据可以吗，会有什么困难吗

会有一些困难，因为跟自己之前编写程序的工作是不一样的，大数据管理是一个广泛的概念，包括用于收集、存储、治理、组织、管理和交付大型数据存储库的策略、过程和技术。它可以包括数据清理、迁移、集成和准备，以便在报告和分析中使用。

『玖』 为什么大批的JAVA程序员都是在转大数据

首先JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。

现在学习JAVA的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，根据目前的行业动态，JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超，因为JAVA程序员的加班时间过长导致，所以大批JAVA工程师前辈已经先一步进军大数据了。

我们都知道Java语言在编程中的地位不言而喻，近年来，我们都知道很多学java的朋友，在java的基础上开始学习以hadoop为首的大数据方向的语言，本文我就来分析一下为什么越来越多的java工程师开始转向hadoop？

Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。

Hadoop的发音是[hæ:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短、容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处，小孩子恰恰是这方面的高手”。

Apache Hadoop官方定义是：Hadoop项目™®是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。

转自知乎

『拾』 Java程序员想转大数据可行吗

大数据所需技能要求：
Python语言：编写一些脚本时会用到。
Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。
Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。
Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。
必须掌握的技能：
Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapRece+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
通过大数据必须要掌握的技能，Java转行到大数据是可行的。当然，最重要的还是要学习。