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  • 大数据工程师和java工程师
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    2021-01-11 16:51:30

    java工程师和大数据工程师谁更好找工作?

    【导语】从目前的社会形式来看,Java的工作岗位比较多一些,就业人群也比较大,大数据作为新兴职业,虽然需求量也是很大的,但是就业门槛比较高,对于专业技能的要求也是比较高的,当然工资也会比较高,那么java工程师和大数据工程师谁更好找工作?

    java和大数据就业前景

    Java和大数据专业技术,学成之后都是很值钱很吃香的。

    1、java

    Java技术已列为当今世界信息技术三大关键之一,跟着大量java人才的产出,也造成了这个商场的饱和状态。越来越多的java程序员开始转行、也陆陆续续不断有新的成员进来。一句话:商场有、看才能。

    2、大数据

    大数据尽管并不是近年来才有的概念,但从2015、2016年才开始兴起,在2017年彻底点爆。跟着互联网、物联网、人工智能的不断进步及传统行业信息化的提高,全行业对大数据需求急剧增加,造成了百万+的人才缺口,发展前景一片光明。

    Java能够转大数据吗

    Java是能够转大数据的。

    1、java是大数据的根底,转型大数据相对会简单一点。

    2、转型也是有一定的限制的,比方:年纪最好在20-32岁之间;大专以上学历。其次便是,大数据范畴需求学习的东西许多,像hadoop、spark等都要学习,要做好努力学习的准备。

    3、据相关数据统计未来3-5年内,大数据范畴内的人才缺口将到达300左右。而且,跟着大数据在云核算、人工智能,以及各个范畴当中的应用,必将创造出更多的工作岗位。

    4、现在学习大数据有几种方法:大学教育、企业教培、培训组织和自学。现在从java转型大数据范畴的人并不少,当想要真正的完结转型,还要付出足够多的努力。

    关于java工程师和大数据工程师谁更好找工作?就给大家介绍到这里了,其实就目前来看,Java是现在后端开发用得最多的编程语言,短时间没有其它语言可以替代,就业前景毋庸置疑,但是社会在不断进步,大数据未来的发展前景不可限量,希望大家能够合理选择。

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    最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位,所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师,当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的?和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别?
    什么不是大数据开发?

    仅使用数据库(关系型mysql,sqlserver,oracle等 非关系型 mongo redis等),尽管数据量达到千万级别,亿级别不是大数据开发。
    从业务系统的数据库中查询数据然后产出报表不是大数据开。
    端上(页面,h5,手机native)埋点上报数据记录到数据库中不是大数据开发。
    什么是大数据开发

    1. 大数据开发需要的技能

    到智联上搜了一下大数据开发工程师这个职位,随便点了几个职位,截图如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    所以说,现在互联网公司所指的大数据开发用到的工具是:hadoop,hive,hbase,spark,kafka等。

    1. 大数据开发做的事情

    精简到一个词语就是:统计
    精简到两类指标就是:PV和UV
    精简到一句话就是:统计各种指标的PV和UV

    PC互联网时代,各门户网站(比如:新浪,网易,搜狐)关注的是各自网站今天被打开了几次(pv),今天有多少人(uv)访问了网站。更复杂一点的比如:

    页面上某个按钮或者某个连接有多少人点击了几次
    某个页面上的热力图(点击地方越多,图上颜色越重)

    移动互联网时代,手机应用被用户打开的次数和人数也是大家关注的重点,但是除此之外还多出了许多其他非常重要的数据,由于手机屏幕的限制,信息流成为了移动时代的主流。

    各大门户网站非常关注自己的新闻客户端中:在信息流中曝光了多少篇文章,其中有多少篇文章被用户点击了。每篇文章阅读了长时间,因为用户点击的文章越多,使用客户端的时间越长,各公司的广告收入才越高,所以各公司想方设法推荐用户喜欢的内容。

    在这里插入图片描述

    1. 如何做这些事情

    因为网站的浏览行为,手机客户端中文章的曝光或者点击这些数据非常大,基本以亿为单位起。所以传统的把统计信息放到数据库中的方式已经不能完成这项统计工作。(例如:wordpress博客中,用户每阅读一篇文章,mysql中就会更新这篇文章的阅读次数+1)

    在这里插入图片描述

    所以大数据是通过日志来统计这些指标。

    比如:后台服务的日志(apache,tomcat,weblogic,nginx日志)

    主要难点在于:

    日志量太大(一般大点的互联网公司,一个业务线每天的日志都有几个t,再大些的每天几十t,几百t也不奇怪),需要掌握大数据相关技术例如前面提到的hadoop,hive等。
    数据的及时性,从离线计算来说,一般每天零点,前一天的日志都接收完毕,开始计算前一天的数据,几点能计算完毕?要看各个公司各自的要求。
    数据的准确性。(这是重中之重,大数据开发的工作就是统计,统计的数据如果不准…)
    如果是实时计算,需要掌握实时相关技术。例如:每5分钟网站的在线人数。
    监控监控监控:监控任务是否失败,数据是否产出,产出的数据是否异常。
    容灾容灾容灾:如果任务失败如何补救。比如实时任务,由于某种原因13:00到14:00的数据没有,如何把数据补回来。
    图片
    大数据开发和一般开发对比

    在转做大数据开发之前,一直在用Java作业务系统:例如hr系统(考勤,薪资等),收费系统。

    谈谈我个人对业务系统开发和大数据开发的理解:

    业务系统:
    一句话:对数据库的各种增删改查操作。

    重点难点在于:

    对复杂业务的理解上(比如计算工资:基本工资,五险一金,全勤奖,高温补贴,报销,奖金,加班费…等等都需要计算)。
    线上服务的稳定,比如facebook,淘宝等网站高并发的压力下维持网站正常运行。

    大数据开发

    一句话:对字符串的各种算数。

    重难点在于:

    数据的及时性。例如实时数据中,想知道 12:00~12:10这10分钟的用户数,如果这个数据在晚上20点才计算完成,那就没什么意义了。再比如,大家应该都有体验过:再手机上刷新闻的时候,你点了某一篇文章,再继续刷新闻,后面很快会出来不少和前面点击的那篇文章类似的文章,这就是根据你的点击给你及时推荐你有更大可能点的东西。
    数据的准确性。这个重要性不言而喻
    数据的稳定性和容灾。

    学互联网技术不能犹豫,否则你就和高薪擦肩而过了。不论你是0基础还是转行,都有大牛老师手把手教你学习最新热门技术,找一份自己满意的高薪工作。
    各位小可爱们需要学习资料的加小姐姐V:lezijie010(备注678,不备注会被拒绝的哦!)
    在这里插入图片描述

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    大数据工程师可以选择多种语言学习,其中,Java和Python是做大数据平台开发最常见的两种编程语言,也是当下较为火热的两种语言,Java与Python在做大数据开发时各有优缺点,究竟选择哪种语言好呢?

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    Java和Python哪个编程语言好?

    1、Java大数据

    Java语言应用广泛,可以应用的领域也非常多,有完整的生态体系,另外Java语言的性能也非常不错。Java与大数据的关系非常密切,一方面目前做大数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的,另一方面Hadoop平台本身就是基于Java开发的,所以目前Java在大数据开发中的使用还是非常普遍的。但是Java语言自身的复杂性让很多程序员感觉它有点"重”,格式化的东西有点多,所以在Spark平台下,很多程序员更愿意使用Scala语言,而Scala就是基于Java语言构建的,所以有Java基础再学习Scala还是比较轻松的。

    单学Java以后的就业方向单一,薪资就是Java程序员的基本水平;而Java大数据工程师,以后的就业可以从事Java方面的工作,也可以涉猎大数据方面的工作,因为对大数据技术知识有所涉猎,所以谈薪资的资本会高一些:由于大数据产业的火爆,相关职位的待遇也是水涨船高。可以看到,大数据相关职位的平均薪资已经超过月薪20K。

    2、Python大数据

    Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用,原因就是Python语言简单、直接、方便。Python语言是脚本式语言,所以学习起来比较简单,脚本语言的天然属性就是直接,所以Python在语法结构上比Java要"轻”很多。另外,由于Python有丰富的库支持,所以Python做软件开发也非常"直接”,程序员的作用有点像做"集成”的感觉。目前Python在Hadoop和Spark平台下的使用都非常普遍,而且越来越多的Java程序员转向使用Python,因为没人愿意复杂。

    但是Python缺点也比较明显,那就是Python的性能远不及Java,另外与大数据平台的耦合度也不如Java好。但是如果你使用Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应用是完全没有问题的,效率也比较高。

    想从事大数据,Java和Python两种语言较合适,无论你选择哪一种语言做大数据开发,只要是适合的就是最好的,语言本身就是工具,学习起来并不是十分困难,想大数据行业发展的就要快速成长起来。

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  • 大数据开发课程培养的主要是Java工程师和开发工程师,授课内容包含Java和大数据部分。 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...

    为什么大数据工程师比Java程序员工资高

     

    大数据开发课程培养的主要是Java工程师和开发工程师,授课内容包含Java和大数据部分。

     

    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。

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    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。

     

    国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关,且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才:

     

    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。

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