Java程序员背后的危机!

近日网上有一篇关于Java程序员职场生存现状的文章“2017年 Java 程序员,风光背后的危机”,在Java程序员圈子里引起了广泛关注和热议。

2017年,Java 程序员面临更加激烈的竞争。

不得不承认,经历过行业的飞速发展期,互联网的整体发展趋于平稳。为什么这么说?为什么要放在 Java 程序员的盘点下说?

的确,对于进可攻前端,后可守后端大本营的 Java 程序员而言,虽然供应逐年上涨,但是市场似乎对他们依然青睐有加。这些承担着技术招聘市场中高供给高需求的 Java 程序员在 17 年的招聘市场上,真的还能如此风光吗?还是埋下了一些「危机」的伏笔呢?

研究后发现,2017 年的 Java 程序员的确很风光,具体体现在市场需求和平均工资的上涨上,但这些风光之后,埋伏了一些危机:

1)市场需求增长远少于 Java 程序员供应增长,Java 程序员面临更加激烈的竞争;

2)受供应量的大幅增长影响,Java 程序员平均跳槽薪资涨薪幅度较低;

3)需求方对 Java 程序员提出更加严苛的选材标准。

2017 年在招聘市场上求职的 Java 程序员面临的更加激烈的竞争主要由以下两个原因引起:

1)Java 程序员的供应较 2016 年增加 25%;

2)Java 程序员的需求量涨幅远低于供应涨幅。

在供应量增长的大背景下,Java 程序员还出现涨薪幅度较低的情况。

小编相信,2017年Java程序员面临的激烈竞争在2018年将会持续,并有愈演愈烈之势。

最根本的原因在于,Java作为一门主流的编程开发语言和职场技能,已经得到越来越多的应届毕业生和职场新人的认可。越来越多的人通过各类培训机构或在线课程在学习Java编程技术,不断的在拉高Java 程序员的供应量。

在应届大学生、菜鸟和非IT人士眼中,学习Java技术成为Java程序员无疑是一个不错的选择,这至少从某种程度上解决了他们的当务之急——生存问题。但是,对于已经入行2-3年的Java程序员,生存问题已经得到缓解和解决,他们更多的再关心,“这条路是否可以持续走下去?”、“明年的薪水还能不能继续增长30%以上”。

对于程序员来说,技术一直在发展,与时俱进是必须的。大数据人才缺口巨大,转型的机会出现了,如果能抓住这难得的机会,转型为大数据工程师,让你更进一步(竞争力、金钱等方面),何乐而不为呢?

大数据从事的是开源工作,更倾向于“研发”,能够重新激起程序员研发程序的热情,职业生涯有了新的追求,这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作;其次,由于大数据属新兴领域,专业人才比较缺乏,高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易,职业发展潜力巨大。

做Java也是不错的,不过目前大数据是个趋势,稍微有实力点的企业都在上大数据项目,而Hadoop本身又是Java开发的,再加上Hadoop工程师普遍比纯Java开发要高3k以上,所以有很多搞Java的都在往hadoop大数据方向转。

做Java的人已经比较多了,很多人工作4~5年月薪也难上2万,能上2.5万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也还来大讲台学Hadoop,主要也是考虑未来发展天花板的问题。

Java这块如果做5~6年到管理岗位的话,薪资基本可以达到2万-2.5万了。但是2.5万基本上是Java技术人员的天花板,能上这个数的人很少,除非是架构师或者做底层的开发。但Hadoop这块2万多的薪资只能算一般,后面还有很大发展空间,所以很多有经验的Java老鸟在往这块转。

年龄大对搞技术的来说是个比较大的问题,Java工程师满大街都是,年龄大了工资还好但精力跟不上年轻人,不能加班,有家有室也不能长期出差,会比较尴尬。Hadoop这块年龄影响比较小,因为搞大数据不是简单的编程,编程的份量连1/6都不到,很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题,年龄越大经验越丰富,也越吃香。

大数据工程师需要具备哪些能力?

(1)数学及统计学相关的背景;

(2)计算机编码能力;

(3)对特定应用领域或行业的知识。

大数据工程师这个角色很重要的一点是,不能脱离市场,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。

所以,在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知,对于之后成为大数据工程师有很大帮助,因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

大数据相关的技能很多,按照数据本身,可以分为数据获取、数据处理、数据分析、数据存储、数据挖掘,共5类。

数据获取:日志收集 Scribe、Flume和爬虫等;

数据处理:流式计算的storm, spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等;

数据分析:HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等;

数据存储:HDFS等;

数据挖掘:机器学习相关算法,聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。

最后,小编对转型大数据的工程师提3点建议。

(1)重视基础;

(2)发挥专长;

(3)要喜欢&要坚持。

对大数据工程师产生兴趣的朋友,小编送你两句话:人生能有几回搏,此时不搏何时搏。不管成功与失败,亲身体验感悟多。 寻找大数据学习资源的朋友,小编在这整理了大数据的教学资源。公众号后台回复“领取”即可获得以下资源

原文发布于微信公众号 - 大数据钻研(bigdata118)

原文发表时间:2018-04-09

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