Java程序员那么多，如何才能脱颖而出？

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JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。

现在学习JAVA的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，根据目前的行业动态，JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超，因为JAVA程序员的加班时间过长导致，所以大批JAVA工程师前辈已经先一步进军大数据了。

为什么要转大数据？

1、大数据职位发展空间大

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。

2、大数据不受年龄限制

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。

目前有一大半学Hadoop的学员都有不错的Java基础，有的是工作2~3年发现工资一直在7k-12k这个位置徘徊，上不去，想突破一下；也有的是不想整天做业务系统开发，想去大互联网公司发展，待遇和氛围好一些；也有的是公司有些业务需要用到Hadoop，边学边做，碰到问题也能跟老师同学交流。

3、大数据岗位工资高

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学Hadoop，主要也是考虑未来发展天花板的问题。

4、大数据是未来趋势

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的都在往这hadoop大数据方向转。

大数据的方向在哪？

大数据的方向的工作有 大数据运维工程师、大数据开发工程师、数据分析、数据挖掘、架构师等。

大数据的技术有：

Hadoop HDFS文件系统 MR计算模型

Hive数据仓库

HBase数据库

Flume日志收集

Kafka消息系统

Storm流式计算

Spark生态圈：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX

Zookeeper协调系统

NOSQL数据库：Redis、MongoDB

机器学习：Mahout

该如何学习大数据？

1. 先学Hadoop Hadoop框架中由两大模块组成，一个HDFS(Hadoop Distributed File System)，是用来存储需要处理的数据，另外一个是MapReduce，是Hadoop的处理数据的计算模型。

2. 学习一门数据库，像MySQL学点SQL吧

3. Hive 只要你会SQL，你就会使用它。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

4. HBase HBase即Hadoop DataBase，Hadoop的数据库，HBase是一种 "NoSQL" 数据库,即不是RDBMS ，不支持SQL作为主要访问手段。

5. Sqoop Sqoop是迁移数据工具，可以在很多数据库之间来迁移，

6. Flume Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

7. Kafka 使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费。它是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统。

8. Spark基于内存计算的框架 Spark Core最为重要再学SparkSQL、Spark Streaming、图计算、机器学习

9. Storm实时的流计算框架。

大体分为 7 个阶段：入门知识 Java 基础 Scala 基础 Hadoop 技术模块 Hadoop 项目实战 Spark 技术模块 大数据项目实战。

大数据的知识涉及到很多方面，看起来很复杂，但是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。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。

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