Java开发人员学习Hadoop的5大理由

技术永无止境，因此，技术专业人员也不应停止进步。如果您想成长，则需要不断更新自我，以领先于日益增长的竞争。因此，确定您所在领域的热点，分析最新趋势，以识别技术领域不断增长的细分市场，然后继续前进。

围绕Java和关系数据库进行开发工作的日子已经一去不复返了。如今，公司正在处理大数据。从千兆字节到PB大小，关系数据库非常难以存储。此外，公司越来越多地将Java开发角色外包给已经拥有大数据专业人员的其他方。当然，大数据是IT行业中最新的热门话题，对于IT专业人员而言，它的未来发展很快。

如果您是经验丰富的Java开发人员，大数据是您的下一个飞跃，因为Java和Hadoop可以完美地互补。要学习Hadoop，Java是最有用的语言。另一方面，要成为Hadoop开发人员，Java开发人员应具有领先于其他开发人员的优势。因此，如果您已经是Java开发人员，为什么不学习Hadoop来抓住十年来最好的工作呢？

Hadoop是引领行业的基于Java的未来框架

数据分析是更新的营销策略。而且，Hadoop将处理所有的大数据。一般而言，几乎所有大小不等的公司都在几乎所有业务领域中广泛使用Hadoop。它是Java取得成功的重要部分的开放源代码平台。

Hadoop的处理引擎MapReduce用Java编写。因此，Hadoop开发人员需要用Java编写MapReduce脚本来进行大数据计算。除此之外，作为Hadoop文件系统的HDFS也是基于Java的编程语言。因此，Hadoop开发人员需要通过部署将文件从本地系统写入HDFS，这也涉及Java编程。

学习Hadoop：对于Java开发人员来说更舒适

Hadoop比单一技术更像一个生态系统。此外，Hadoop是基于Java的技术。无论是与HDFS和MapReduce有关的Hadoop1，还是涵盖HDFS，Spark，Yarn，MapReduce，Tez，Flink，Giraph，Storm和JVM的Hadoop2生态系统都是所有人的基础。甚至在某些Hadoop生态系统组件（例如Spark）中使用的某些广泛使用的编程语言都是基于JVM的。典型的示例是Scala和Clojure。

因此，如果您具有Java背景，那么对Hadoop的理解就更容易了。Hadoop开发人员需要Java编程知识才能在MapReduce或Spark框架中工作。因此，如果您已经是一名具有分析能力的Java开发人员，那么您成为Hadoop开发人员的第一步。

IT行业正在寻找具有Java和Hadoop技能的专业人员

如果您在工作现场遵循Hadoop开发人员所需的工作描述和技能，那么到处都会看到Java的参考。由于Hadoop需要强大的Java背景，因此，今后企业将寻求Java开发人员作为Hadoop开发人员的最佳替代者。对于公司而言，这是具有成本效益的资源利用，因为他们无需培训新员工的Java来学习项目的Hadoop。

由于，Hadoop的可用人力资源较少。结果，Java开发人员在Hadoop作业领域有很大的机会。因此，作为Java开发人员，如果您尚未加入梦想中的公司，那么学习Hadoop无疑会帮助您找到机会，成为您的最爱之一。

Java和Hadoop技能的结合意味着更好的薪酬待遇

如果您查看有关大数据行业的报告，您将对学习Hadoop更加感兴趣。根据报告，大数据行业已经达到500亿美元大关。此外，全球720强公司中有超过64％的公司准备投资大数据技术。除此之外，如果您是Java和Hadoop开发人员的组合，您还可以享受250％的加薪，平均年薪为15万美元，几乎是高级Hadoop开发人员的年薪。

此外，一旦切换到大数据Hadoop，提高工作质量将是有益的。您将处理复杂的大型项目。它不仅为您提供了更好的能力来证明自己的技能，而且还使自己确立为可以有所作为的宝贵资源。

学习Hadoop将为其他有利领域提供新的机会

大数据并不是要学习Hadoop。进入大数据域后，您将有足够的机会超越其他Java和Hadoop开发人员。大数据中有多个非常苛刻的领域，例如人工智能，机器学习，数据科学。您可以将Java和Hadoop开发人员的技能用作跳板，将您的职业提升到一个新的水平。但是，一旦您从Java迁移到Hadoop并获得必要的工作经验，此举将为您带来最佳结果。

带有Hadoop的Java为诸如数据科学家，商业智能工程师，大数据架构师或数据工程师之类的工作角色开辟了新视野。