大數(shù)據(jù)時(shí)代，就業(yè)轉(zhuǎn)型必備技能！-創(chuàng)新互聯(lián)

轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)適合的人群

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1、Java

Java編程是大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)中很多技術(shù)都是使用Java編寫的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要學(xué)好大數(shù)據(jù)，Java編程是必備技能！

2、Python

Python往往在大數(shù)據(jù)處理框架中得到支持。

3、Linux運(yùn)維

企業(yè)大數(shù)據(jù)開發(fā)往往是在Linux操作系統(tǒng)下完成的，因此，想從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作，需要掌握Linux系統(tǒng)操作方法和相關(guān)命令。

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4、Zookeeper

ZooKeeper是一個(gè)分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，是Google的Chubby一個(gè)開源的實(shí)現(xiàn)，是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件，提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組服務(wù)等。

5、R

R語言已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)科學(xué)的寵兒。

6、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的準(zhǔn)確，因此被廣泛用于后端分析。它和Hive——一個(gè)基于查詢并且運(yùn)行在頂部的框架可以很好地結(jié)對(duì)工作。

7.

Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)，通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，通過集群來提供實(shí)時(shí)的消息。

8.

Spark

Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)，但不同于MapReduce的是Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)交流群:529867072

技術(shù)層面來說，其實(shí)只要有點(diǎn)基礎(chǔ)的程序員轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)都有天然進(jìn)階優(yōu)勢(shì),即使你沒有學(xué)過以上語言上手 Hadoop也是可以的。

三、大數(shù)據(jù)開發(fā)就業(yè)方向

大數(shù)據(jù)作為一門基礎(chǔ)科學(xué)，無論在數(shù)據(jù)開發(fā)及分析、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能算法訓(xùn)練領(lǐng)域，都有著核心技術(shù)和職位訴求，那么開發(fā)方向都有哪些對(duì)口的工作職位呢？

方向?：大數(shù)據(jù)工程師，大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)維護(hù)工程師，大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等；

方向?：大數(shù)據(jù)分析師，大數(shù)據(jù)高級(jí)工程師，大數(shù)據(jù)分析師專家，大數(shù)據(jù)挖掘師，大數(shù)據(jù)算法師等；

方向?：大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師等。

大數(shù)據(jù)開發(fā)這塊年齡影響比較小，因?yàn)楦愦髷?shù)據(jù)不是簡(jiǎn)單的編程，編程的份量連1/6都不到，很多時(shí)候需要你從服務(wù)器、存儲(chǔ)、計(jì)算、運(yùn)維等多個(gè)方面來分析問題解決問題。

在大數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)生存的時(shí)間越久，其經(jīng)驗(yàn)也會(huì)越得到肯定，這也是大多數(shù)資深I(lǐng)T人士分析大數(shù)據(jù)或?qū)?0、60歲的“老”專家的原因。

面對(duì)如此光明而誘人的前景，有遠(yuǎn)見的人，早已給自己安排了后路。

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