程序员如何把年龄限制转变成资历优势？

马上奔三，对程序员35岁的魔咒耿耿于心。上有老下（即将）有小，人到中年实在没有勇气面对251坐牢警告，和裁员为了n+1的赔偿和hr斗志斗勇，只能尽量延长自己的职业道路亦或是另寻出路。

被誉为是“JAVA的职业续命”的大数据就是这样一条路，随着5G、物联网等事务的兴起，大数据的应用越来越广泛，薪资与需求都是开发中的头部级别。

再也不用因为年龄而整天提心吊胆怕被结构优化。大数据虽然属于IT行业，但其对于年龄的限制并不大。有java开发经验在大数据领域就转变为了资历优势，避免了因为年龄问题被淘汰的风险。

那么，如何进入大数据的领域呢？大多数人零散化的学习，无法形成一套完整的大数据学习体系，导致学习起来心有余而力不足。

这里，我为大家薅来了一份行业大牛制作的大数据开发的知识体系图。专为互联网大厂大数据岗位面试需求研制，想入门的这一份足矣，限时免费分享给大家（看完大纲，文末再领20G资料！）

知识体系

全方位针对互联网各大厂中高级大数据开发工程师面试需求

1. 大数据基础及工具

这一部分设计为大数据入门学习，让你清晰的掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，学完之后大数据技术进入筑基阶段。

2. HADOOP专题

这一部分让你对Hadoop生态体系有了系统的了解，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。学完能掌握离线数据处理的流程、架构及相关技术的运用。应对公司中购物网站用户行为分析系统的开发需求。腾讯、阿里、百度和新浪等公司在用户行为分析系统中较为领先。

3. SPARK专题

学完能使你从理论到核心源码全面掌握主流通用大数据处理框架：Spark，达到能解决云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题的水平。

4. 实时计算专题

带你了解实时通用处理框架、Flink及实时主流技术组件。学完之后能应对实时处理的应用场景，掌握实时数据处理的流程、架构及相关技术的运用。完成实时交易监控系统这一业务需求。电商平台如淘宝、京东、拼多多需求应用广泛。

5. 数仓专题

本版块对数据仓库背景知识，常用数仓模型有了基本认知，学完能掌握数据仓库搭建过程及具体技术的应用，完成用户画像系统的构建。帮助公司收集用户点击、浏览、收藏、购买行为，建立用户画像，从而进行之后的内容分发与推荐。

6. 搜索与推荐专题

学完能了解了搜索和推荐两大互联网公司必有的大数据应用系统的通用架构，完成推荐系统的构建。根据推荐算法来给用户智能推荐达到千人千面的推荐效果，阿里系、头条系、美团、网易等一线大厂都在使用这一技术。

7. 机器学习算法专题

机器学习为现阶段大数据重要处理方式，学完能掌握常用机器学习算法思想、过程和在实际问题中的应用，完成金融信贷需求预测项目，各大银行、京东金融、蚂蚁金融都在应用。

看完这些大厂都在使用的技术，你有没有燃起浓浓的学习欲望呢？逆水行舟，不进则退，这句话放在技术领域同样适用。

马上就快过年了，屯点资料回家学习吧，在别人都放松的时候，正是你一跃而上的好时机。