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想轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù) 技術(shù)門檻比較高

數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 來源:數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 作者:數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 2020-09-24 14:53 ? 次閱讀
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圈內(nèi)很多人都說大數(shù)據(jù)開發(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!人才的高度稀缺意味著高額回報,這是市場供需決定的。據(jù)大數(shù)據(jù)人才報告顯示,未來3到5年專業(yè)人才缺口將達150萬之多。因此大數(shù)據(jù)工程師的待遇漲幅也會超過其他崗位。從程序員的角度上看,現(xiàn)在入局大數(shù)據(jù),的確是個不錯的時機。

但說起大數(shù)據(jù)開發(fā),技術(shù)門檻還是比較高的:因為需要掌握Hadoop、Presto及Spark、Storm 等多門技術(shù)。前幾年只需要學學 Hadoop,會寫MapReduce就可以拿到一個不錯的薪酬,但隨著大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)的加速更新迭代,Spark、Flink等迅速火爆起來,只懂 Hadoop 完全沒有競爭力!

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。作為同時支持大數(shù)據(jù)和人工智能的統(tǒng)一分析平臺,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,對大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師來說,掌握Spark就等于掌握了大數(shù)據(jù)時代的脈搏。

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

原文標題:老哥,大廠寫 Hadoop 的還多不!

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