阿里年薪40W！JAVA工程师转大数据学习路线！（文末附教程）-低调大师

阿里年薪40W！JAVA工程师转大数据学习路线！（文末附教程）

2019-04-26 617

大数据有两个方向，一个是偏计算机的，另一个是偏经济的。你学过Java，所以你可以偏将计算机的。

Java程序员想转大数据可行吗？Java是全世界使用人数最多的编程语言。不少程序员选择Java做为了自己的编程第一语言，但随之而来的是Java程序员接近饱和的人才市场。由此，随着大数据时代的到来，有很多Java程序员想要转行大数据。不得不说，大数据行业可以说是为Java程序员量身打造的一个朝阳行业？为什么要这么说呢？

一、目前我国并没有科班出身的大数据专业人才（海归除外）

由于大数据行业在我国刚刚兴起，我国高等教育反应相对滞后，因此，直到今年，我国才通过了35家高校的申请，开通了大数据专业，也就是说，在最近的这3-4年间，我国是没有“国产”的科班大数据人才的。近100%的大数据人才都是半路出家，因此Java程序员想要转行大数据并不需要有太大的心理压力，相对于其他大多数专业，Java专业已经与大数据十分接近了。

二、Java与大数据相关性强，转行容易

Java转行大数据有着先天的优势。在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：四九八八五六一二二，即可免费领取套系统的大数据学习教程，因为Java是大数据技术的基础语言，大数据技术中大多数平台使用的都是Java语言。因此，对于大数据技术的学习来说，Java程序员已经占尽了先机。在别的学员都还在研究Java编程时，Java程序员已经可以开始进行大数据核心技术的学习了。加上Java编程学习中所锻炼的程序员专业的思维方式，能帮助Java程序员理解大数据相关知识更加容易。

总而言之，Java程序员学习大数据具有很多别人不具备的先天优势，相信学习起大数据来也是如鱼得水，游刃有余。想要转行大数据的Java程序员不用顾虑太多，时代的机遇稍纵即逝，及时抓住才是硬道理。

三、大数据的学习技术点

Hadoop核心

(1) 分布式存储基石：HDFS

HDFS简介入门演示构成及工作原理解析：数据块，NameNode, DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、 HDFS常用设置 Java API代码演示

(2) 分布式计算基础：MapReduce

MapReduce简介、编程模型、Java API 介绍、编程案例介绍、MapReduce调优

(3) Hadoop集群资源管家：YARN

YARN基本架构资源调度过程调度算法 YARN上的计算框架

离线计算

(1) 离线日志收集利器：Flume

Flume简介核心组件介绍 Flume实例：日志收集、适宜场景、常见问题

(2) 离线批处理必备工具：Hive

Hive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之Access Log分析 Hive DDL&DML介绍视图函数（内置，窗口，自定义函数）表的分区、分桶和抽样优化

(3) 速度更快的Hive：Impala

Impala在大数据架构中的角色架构数据处理过程一般使用步骤：创建表，分区表，查询等常用查询演示：统计，连接等、Impala与Hive的比较常用配置与最佳使用建议（查错，调优等）

(4) 更快更强更好用的MR：Spark

Scala&Spark简介基础 Spark编程（计算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark制作倒排索引）Spark SQL和DataFrame 实例：使用Spark SQL统计页面PV和UV

实时计算

(1) 流数据集成神器：Kafka

Kafka简介构成及工作原理解析 4组核心API 生态圈代码演示：生产并消费行为日志

(2) 实时计算引擎：Spark Streaming

Spark Streaming简介工作原理解剖编写Streaming程序的一般过程如何部署Streaming程序？如何监控Streaming程序？性能调优

(3) 海量数据高速存取数据库：HBase

HBase简介架构及基本组件 HBase Table设计 HBase基本操作访问HBase的几种方式

大数据ETL

(1) ETL神器：Sqoop，Kettle

数据同步ETL介绍 Kettle常用组件介绍、抽取Mysql数据到Hive实战 Sqoop介绍、抽取Hive数据到Mysql实战

(2) 任务调度双星：Oozie，Azkaban

ETL与计算任务的统一管理和调度简介 Crontab调度的方案自研调度系统的方案开源系统Oozie和Azkaban 方案总结与经验分享

大数据应用与数据挖掘

(1) 大数据全文检索引擎：Elasticsearch

全文检索基础知识，ES安装及初级介绍，ES深入理解，使用经验介绍

(2) 数据仓库搭建

为什么要构建大数据平台大数据平台的的经典架构深入剖析“五横一纵”的架构实践知名互联网公司大数据平台架构简介

(3) 数据可视化

什么是数据可视化，数据可视化常用工具与必备技能介，Tableau和ECharts实操讲解 ECharts介绍，知名互金公司可视化经验介绍

(4) 算法介绍

介绍数据挖掘，机器学习，深度学习的区别，R语言和python的介绍，逻辑回归算法的介绍与应用，以及主要的推荐算法介绍

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