隨著互聯網事業(yè)的蓬勃發(fā)展，編程語言越來越火爆。Java編程工程師收入高、業(yè)內需求量大，備受人們青睞。不過隨著大數據的爆發(fā)，很多Java工程師想抓住這一趨勢，轉型大數據方向。那么，Java程序員轉大數據工程師容易嗎？該如何學習呢？

Java程序員轉大數據工程師有很好的基礎條件

對于Java程序員，大數據的主流平臺hadoop是基于Java技術開發(fā)的，所以Java程序員往大數據開發(fā)方向轉行從語言環(huán)境上更為順暢，另外很多基于大數據的應用框架也是Java的，所以在很多大數據項目里Java語言的確是可以派上用場的。所以，Java程序員轉大數據工程師是具備很好的基礎條件的。

當然，hadoop核心價值在于提供了分布式文件系統和分布式計算引擎，對于大部分公司而言，并不需要對這個引擎進行修改。這時候除了熟悉編程，你通常還需要學習數據處理和數據挖掘的一些知識。尤其是往數據挖掘工程師方向發(fā)展，則你需要掌握更多的工具和知識。

Java程序員轉大數據職位的學習路線圖：

第一步：分布式計算框架

掌握 hadoop和spark分布式計算框架，了解文件系統、消息隊列和Nosql數據庫，學習相關組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

第二步：算法和工具

學習了解各種數據挖掘算法，如分類、聚類、關聯規(guī)則、回歸、決策樹、神經網絡等，熟練掌握一門數據挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平臺和框架已經提供了算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學習這些接口和腳本語言開始學習這些算法。

第三步：數學

補充數學知識：高數、概率論和線代

第四步：項目實踐

1、開源項目：tensorflow：Google的開源庫，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;

2、參加數據競賽：Kaggle和國內天池數據競賽

3、通過企業(yè)實習獲取項目經驗

如果你僅僅是做大數據開發(fā)和運維，則可以跳過第二步和第三步，如果你是側重于應用已有算法進行數據挖掘，那么第三步也可以先跳過。

總結：

Java工程師可以更容易理解hadoop的框架和生態(tài)，很多大數據saas級產品也是Java技術開發(fā)的，因此Java基礎是轉行大數據的一個很好的起點。但大數據是一個更為寬廣的領域，具有跨界知識和能力的人才會更受企業(yè)青睞。隨著人工智能時代的到來，大數據將迎來黃金發(fā)展的10年，如果你已經做好準備，那么就立即開始行動吧！