终于有人把Java进阶大数据缘由全面讲明白了!

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这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

如今随着计算机技术的全面普及,数字化的数据已经对人们的生活起到了息息相关的作用,大家也经常关注技术圈的发展,很多java工程师都在担心自己适合的技术发展道路该怎么走,现在也算有个方向了。

大数据的介绍:

大数据(BIG DATA),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行收集、管理和处理的数据集合;是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 ;

大数据处理-现状与挑战

近日,2019中国国际大数据产业博览会上中国科学院院士梅宏在《大数据处理-现状与挑战》为主题演讲中指出:大数据为整个计算机体系带来一系列技术挑战,其中大数据处理是一个重要的环节。如何高效处理各类混合负载,如何在已有开源生态的基础上做创新,如何吸取各大开源框架之所长,如何构建新型计算机架构并满足高并行处理算法的问题都是目前面临的主要挑战。

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大数据本质也是数据,也有了以下新的特征:

· 容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;

· 种类(Variety):数据类型的多样性;

· 速度(Velocity):指获得数据的速度;

· 可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

· 真实性(Veracity):数据的质量;

· 复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道;

· 价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值等。

以及出现了对应的工具:

Hadoop生态圈

· HDFS =====> 解决存储问题

· MapReduce =====> 解决计算问题

· Yarn =====> 资源协调者

· Zookeeper =====> 分布式应用程序协调服务

· Flume =====> 日志收集系统

· Hive =====> 基于Hadoop的数仓工具

· HBase =====> 分布式、面向列的开源数据库

· Sqoop =====> 数据传递工具

· Scala =====> 多范式编程语言、面向对象和函数式编程的特性

· Spark =====> 目前企业常用的批处理离线/实时计算引擎

· Flink =====> 目前最火的流处理框架、既支持流处理、也支持批处理

· Elasticsearch =====> 大数据分布式弹性搜索引擎

· Python语言:编写一些脚本时会用到。

· 离线/实时项目

以上就是大数据生态圈普遍用到的工具及解决对应的问题。

大数据是未来趋势:

2019年-2021年,将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期,就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。

大数据与人工智能相互依托,在政策层面已经上升为国家战略,而且迅速进入全面启动实施阶段;技术层面,大数据技术已经基本成熟,并且推动人工智能技术以惊人的速度进步;产业层面,智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

大数据的发展空间及大家最关心的收入问题:

大多数java的工程师做个3-5年,薪资最多也就是个1--2.5万这个样子了。

然而2.5万对于Java技术人员来说已经到了极限,当然Java架构师或者做底层的开发人员工资相对技术人员来说薪资较高一些。

但是对于从事Hadoop这行业的技术人员来说2万多只能算一般般。

以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万。大数据是有很大的发展空间。 

所以做Java开发,除了Java还可以学什么?

大数据开发之路可能就是一个不错的方向。

那么转型深耕大数据,需要哪些基础技能?

Java:编程是大数据开发的基础,Java编程是必备技能!

Python:是计算机程序设计语言,在大数据处理框架中得到支持应用。

Scala:是一门多范式的编程语言,类似java的编程语言。

Go:(又称Golang)语法接近C语言,但对于变量的声明有所不同。

R语言:用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

所以不管是初学者还是资深程序员,应该专注于<语言特性> ,而不是纠结哪类语言,只有这样才能达到融会贯通,拿起任何语言基本上都会用,并写出高质量的代码来。

对于技术层面来说,它们都是大数据的一个工具而已。其实只要有点基础的程序员转型大数据,都有天然的进阶优势,哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础,也是可以学会的。

大数据的就业岗位:

· 大数据开发工程师

· 大数据清洗开发工程师

· 大数据仓库开发工程师

· 大数据运维开发工程师

· 大数据平台开发工程师

大数据市场需求怎样?

根据数联寻英《大数据人才报告》显示,目前中国的大数据人才仅46万。仅就人工智能领域而言,印度的从业人员在15万左右,美国有85万,而我国仅有5万人。随着科技的不断发展,在短短3-5年内,我国大数据人才的缺口将增至150万。

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