Java程序员转行大数据，如何达到年薪30万！

为何要选大数据？

本人学生时代学的Java入门技术，主要还是Web方向的。

目前工作将近两年，已经接触到的东西包括一般网站开发的Servlet/JSP、JPA、Web Service等规范，Spring Framework、Spring Data、Struts、Hibernate、CXF、Quartz、MINA等大小框架。虽然理解也没多深，用得也很浅。能看到但是还没掌握，只弄过一丢丢的只有OSGi了。其他的什么Maven、JUnit就不说了。

一次无意中听说了大数据Hadoop，好像当下火得不行，而且待遇也比Java Web要好很多。心想Java EE虽然很博大精深，但是多数企业应用的无非集中在几个方面而已。他们甚至不敢贸然引入OSGi这样的新技术，JPA这种老掉牙的规范都算是高级货，技术成长的道路何在？写JSP，做数据集成，或者客串用jQuery和Bootstrap写Web Service的前台……

最近在给实习生讲RESTful的应用时，突然觉得有点迷茫，不知后面的路该怎么走。因为眼前的实习生和两年前的自己完全一样。

于是乎，打算尝试一下Hadoop，反正也是Java衍生的技术产物吧，不算从零开始。我是个专注技术的人，大数据的发展不只是个话题，我更想知道如果转做Hadoop，技术路线如何？后面是不是有Spark、Storm之类的东西？目前我还什么都不懂。

大数据具体应用案例

有行业人士指出，大数据是电商企业潜在的优势。在移动支付时代，这些支付交易数据对于企业来说不亚于一座待挖掘潜能无限的“金矿”。

实际上，随着移动支付和小微企业商业需求的变革与深化，大数据正在与第三方支付深度结合发展，由大数据衍生的机会或成为下一个业务增长动力。

目前来说一个商业数据网的商业数据产品。第一类是收银情况，第二类是客户情况，第三类是电商业务订单情况，在这些商业数据之上还可做数据运营服务，比如征信服务、风控服务等。”可谓来说，大数据的风口已经到来。

很多第三方应用服务机构开始在大数据上挖掘新机。例如:金融机构大数据的挖掘应用从以下两个维度展开：以商户及持卡人交易行为分析，为风控提供支持，分析出优质商户，为其提供金融服务的“支付+金融”解决方案。大数据的应用还有很多方向。待大家去探明。

“在市场模式探索明确之后，最重要的是不断积累数据，建立自身的数据优势。

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