想轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù) 技術(shù)門檻比較高

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(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3到5年專業(yè)人才缺口將達(dá)150萬之多。因此大數(shù)據(jù)工程師的待遇漲幅也會(huì)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(gè)不錯(cuò)的時(shí)機(jī)。

但說起大數(shù)據(jù)開發(fā)，技術(shù)門檻還是比較高的：因?yàn)樾枰莆誋adoop、Presto及Spark、Storm 等多門技術(shù)。前幾年只需要學(xué)學(xué) Hadoop，會(huì)寫MapReduce就可以拿到一個(gè)不錯(cuò)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(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)開發(fā)工程師來說，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(biāo)題：老哥，大廠寫 Hadoop 的還多不！

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