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想转行做大数据 技术门槛比较高

数据分析与开发 2020-09-24 14:53 次阅读

圈内很多人都说大数据开发的薪酬偏高,同样工作年限,凭什么?想想都有转行大数据的冲动!人才的高度稀缺意味着高额回报,这是市场供需决定的。据大数据人才报告显示,未来3到5年专业人才缺口将达150万之多。因此大数据工程师的待遇涨幅也会超过其他岗位。从程序员的角度上看,现在入局大数据,的确是个不错的时机。

但说起大数据开发,技术门槛还是比较高的:因为需要掌握Hadoop、Presto及Spark、Storm 等多门技术。前几年只需要学学 Hadoop,会写MapReduce就可以拿到一个不错的薪酬,但随着大数据开发技术的加速更新迭代,Spark、Flink等迅速火爆起来,只懂 Hadoop 完全没有竞争力!

在这些技术中,哪些技术最受大厂欢迎?恐怕还是要属Spark了。作为同时支持大数据和人工智能的统一分析平台,Spark 可谓博大精深,而且发展迅速。眨眼间已经发展到3.0了。因此,对大数据开发工程师来说,掌握 Spark 就等于掌握了大数据时代的脉搏。

但由于Spark技术栈相对复杂,它的功能既强大又丰富,因此掌握起来尤其困难。很多初入大数据开发这一方向的人,一开始一头雾水,不知道从什么地方开始下手,也不知道怎么样从一无所知到成为精通Spark的高手。

原文标题:老哥,大厂写 Hadoop 的还多不!

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