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想轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù) 技術(shù)門(mén)檻比較高

數(shù)據(jù)分析與開(kāi)發(fā) ? 來(lái)源:數(shù)據(jù)分析與開(kāi)發(fā) ? 作者:數(shù)據(jù)分析與開(kāi)發(fā) ? 2020-09-24 14:53 ? 次閱讀
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圈內(nèi)很多人都說(shuō)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的薪酬偏高,同樣工作年限,憑什么?想想都有轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)的沖動(dòng)!人才的高度稀缺意味著高額回報(bào),這是市場(chǎng)供需決定的。據(jù)大數(shù)據(jù)人才報(bào)告顯示,未來(lái)3到5年專業(yè)人才缺口將達(dá)150萬(wàn)之多。因此大數(shù)據(jù)工程師的待遇漲幅也會(huì)超過(guò)其他崗位。從程序員的角度上看,現(xiàn)在入局大數(shù)據(jù),的確是個(gè)不錯(cuò)的時(shí)機(jī)。

但說(shuō)起大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā),技術(shù)門(mén)檻還是比較高的:因?yàn)樾枰莆誋adoop、Presto及Spark、Storm 等多門(mén)技術(shù)。前幾年只需要學(xué)學(xué) Hadoop,會(huì)寫(xiě)MapReduce就可以拿到一個(gè)不錯(cuò)的薪酬,但隨著大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)的加速更新迭代,Spark、Flink等迅速火爆起來(lái),只懂 Hadoop 完全沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)力!

在這些技術(shù)中,哪些技術(shù)最受大廠歡迎?恐怕還是要屬Spark了。作為同時(shí)支持大數(shù)據(jù)和人工智能的統(tǒng)一分析平臺(tái),Spark 可謂博大精深,而且發(fā)展迅速。眨眼間已經(jīng)發(fā)展到3.0了。因此,對(duì)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師來(lái)說(shuō),掌握Spark就等于掌握了大數(shù)據(jù)時(shí)代的脈搏。

但由于Spark技術(shù)棧相對(duì)復(fù)雜,它的功能既強(qiáng)大又豐富,因此掌握起來(lái)尤其困難。很多初入大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)這一方向的人,一開(kāi)始一頭霧水,不知道從什么地方開(kāi)始下手,也不知道怎么樣從一無(wú)所知到成為精通Spark的高手。

原文標(biāo)題:老哥,大廠寫(xiě) Hadoop 的還多不!

文章出處:【微信公眾號(hào):數(shù)據(jù)分析與開(kāi)發(fā)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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原文標(biāo)題:老哥,大廠寫(xiě) Hadoop 的還多不!

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