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  • Java开发转大数据开发要做到几点?假设你有Java基础选择了自学大数据,而对于完全没有编程和Java基础的人来说,自学绝对是浪费时间和精力的事情。 现在已经从之前的java后端开发正式转大数据开发,项目数据50T,日均...

    Java开发转大数据开发要做到几点?假设你有Java基础选择了自学大数据,而对于完全没有编程和Java基础的人来说,自学绝对是浪费时间和精力的事情。

    现在已经从之前的java后端开发正式转大数据开发,项目数据50T,日均数据增长20G左右,大概是需求问题吧,工资待遇较上一份翻了一倍(这是重点)。

    当然,我的分享不是能让各位升职加薪跳槽,只是对于技术人来说,技多不压身,以下为个人经验分享,不喜勿喷。主要讲大数据的职业规划方向、大数据开发工程师需get技能、如何系统的学习。

    一、大数据的职业规划方向

    学习目的在于工作上的运用,大数据工程师需get技能总结如下:

    01.Linux基本操作

    02.python&爬虫介绍

    03.hadoop分布式集中

    04.离线数据处理

    05.实时数据处理

    06.ETL与环境相关

    07.大数据应用与数据挖掘

    08.java高级(虚拟机、并发)

    09…HBase(JavaAPI操作+Phoenix)

    10.Kafka

    11.Spark(Core+sparksql+Sparkstreaming)

    12.CDH集群

    二、如何系统的学习

    我本人是17年年初开始自学,自学了Linux基本操作,这个很好学,领悟能力还可以就看书,不行就看视频重复看,大概一周可以搞定。

    然后就学习了CDH集群搭建,Python爬虫,我是java后端开发,这些网上找点资料看点书,很好学,上手也很快。

    这里重点推荐《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》必看书籍。

    然后我就停留在这一阶段,停了1个多月的学习计划,后面公司同事离职跳槽跟女友吵架分手等等遇到一些事情,我又想起还是要规划下自己的职业生涯,顺手报了个培训班,遇到了还算不错的老师,这个学习周期3个月就算结业了。计划是想熬完过年再跳,跳槽的人都知道的,金三银四~

    这里提醒一下,如果你觉得自己看书效率太慢,或者容易思维不通的情况,你可以在网上搜集一些课程,跟着课程走也OK。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课,相反的话就自己看书。自制力不强的人就没什么好推荐的,你什么都不适合学。
       人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html


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  • java开发转型大数据开发之路(转岗必读)

    千次阅读 多人点赞 2018-10-21 18:57:32
    我从16年的时候从java开发岗位学习之后学习大数据然后跳槽,算是比较早学习大数据的一批了。 所以经常有同学问我关于大数据如何自学,有什么高效的学习线路,从java转大数据,初期如何找工作,这里我就说一下我...

    众所周知,这两年IT行业最火的词是什么,毫无疑问是大数据。 我从16年的时候从java开发岗位学习之后转学习大数据然后跳槽,算是比较早学习大数据的一批了。

    所以经常有同学问我关于大数据如何自学,有什么高效的学习线路,从java转大数据,初期如何找工作,这里我就说一下我自己的情况,算不上什么经验之谈,如果你有这样的困惑,那可以花几分钟看看。

    本人去年一个普通本科毕业,计算机科学与技术专业,学校的时候计算机成绩中上,玩游戏的同时专业课还学了个马马乎乎。毕业之后,还算幸运的在广州的一个小软件公司做java开发,虽然薪资不到6k,但比很多找不到工作的同学还是要好多了。但也很苦逼,那时天天加班,快累成狗啦,最主要是没正经吃过几顿热饭,泡妹的时间更是少之有少。

    男人年轻时可以苦点儿,但寂寞这事还是有点受不了,不到5个月我就有了跳槽甚至不做码农的想法。

    于是找一些混得还不错的师兄师姐求教取经,有个在华为的师兄建议我学大数据,我听了他的建议,主要原因有三个:

    1)他自己在华为做大数据薪资18k,对当时的我来说很是羡慕;

    2)他说大数据这个方向相对java来说编程的份量没那么重,所以加班方面相对好一点,很少会长期加班;

    3)他说大数据这个方向可以干得久一点,不完全是青春饭。

    师兄当时推荐我看《Hadoop权威指南》,我满心欢喜的啃了3周,发现还是有些难。一看就懂,但真正操作的时候各种错误。光开发环境这事,我在淘宝上买了份9块钱视频,又到处找了一些零碎的资料看,耗了我将近2周也只是能勉强跑起来而已 。对于急于摆脱当前苦逼工作的我来说,这种日子有点难熬。

    书看不下去,那就视频吧。于是,我在网上各种搜,QQ群里各种求,视频搞了将近2T,什么这七天那宝典的,后来发现那完全是浪费时间,内容垃圾不说,还只能看一部分,用来下载的时间比能看的视频的总时间还长。qtmd,老子不想再被它们这样玩了。

    书不行,免费视频不行,那就剩下第三条路了,培训!对,就是培训,曾经我最最鄙视的学渣才需要的培训,也成了我唯一的选择。很长时间,我都自我安慰,大数据比较高端,自学不行也是正常的。现在看来,我应该感谢自己当时那个英明的决定。为什么?

    后来我发现,大数据和java或者android开发还不一样,网上书上空谈理论的多,教你玩真正大数据的少,你或许连一个真正有效的大数据实战项目都找不着(p.s. 16年我注意到慢慢有一些了,15年的时候真是很难找)。

    好了,既然培训那就找机构吧。问了几家线下,一般都是2.2万的价格,还有一家2.58万,去死吧,我四五个月工资不吃不喝全给你还不够。后来又网上到处搜,当时做大数据的也不是很多,云*、炼*直接pass了,看过他们的视频,如果是学生花几百块钱学点花拳秀腿还可以,毕竟便宜,社招学真本事我直接忽略。后来也听了超*的七天,感觉讲得太浅,而且听群里人说,学他们的课程的很多人到公司后过不了试用期,动手能力不行,项目也比较简单,几个小时就讲完一个项目。随后,差点报了北风,也试听了,价格小1万,就在考虑是否报了。

    一次偶然的机会在一个QQ群里有人发线上课,我去听了一下,为了避免广告嫌疑,我就不说什么学校的了,当时印象很深的是那个老师拿他服务器上跑的东西给大家展示,讲hadoop及大数据的生态体系,其实我也听不懂,但当时我有几个感觉:

    1)这老师讲课还挺有意思,我能听得下去;

    2)这老师有真东西,至少不是拿小的演示程序在那讲,应该是真正有大数据经验的人;

    3)这老师还有助教比较实诚,课堂上没有吹学完这课就能年薪几十万,反而是在抨击这事,这让工作过一段时间的我很是认同,我不认为我自己有报个班出去就拿三五十万的命。

    课后,我向那个各种人员联系问了价,当时是4000多一点(现在好像也七八千了),当时的价格在市场上还是很有竞争力的,没怎么纠结,第二天就报了名,还送了个基础的就业课。

     

    接下来应该是题主关注的重点了,我是否被坑?学的怎么样?说说我个人对我学习的大数据的内容和效果方面的看法:

    1)项目含金量绝对足,网上很多视频是没法比的,但对没基础的人压力会有些大。从我和身边的同学整理学习状况来看,效果还不错,至少要比我当初想的要好很多,我们那个班有的同学是已经做过一两年的hadoop过来学,我开始还不太理解,后来老师讲后期的大项目时才明白,做几百M数据的小项目写写MR程序那不叫大数据,处理TB/PB级数据时的方案还有过程中的一些问题解决才是更有价值的,那些有基础的同学主要也就是看中老师这方面经验去学的。苦逼的是像我这种基础弱的人,前面的项目还好,后面的项目有些跟不上,我自己只能听懂四五分,课程结束后自己又反复看了三遍才算消化了六七分吧,算球,我知足。

    2)课程内容最好的一点(大多同学的反馈),就是他们有详细的操作文档,文档中还有相关的数据和需求资料什么的,跟着文档认真操作一般问题都不大。早期我个人看网上视频有很深的感受就是,都是讲的也能听懂,但下来操作操作不了,缺这个少那个,还有各种报错。

    3)很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

    4)碰到问题时答疑还不错,主讲老师答疑时间不是很多,但另外两个老师整天在,态度也不错,实在搞不定就主讲老师来。他们的学习群里还有很多有经验的人回答问题,估计应该是大讲台官方给钱请的兼职,有时还可以QQ远程协助,这个厉害,我中间就有几个问题是一哥们远程帮忙解决的。

    5)有点不好的是,他们的课程限制比较多,每天一定量的学习任务,不是很自由,而且不交作业后面的内容看不了。客观来讲,为了学习效果控制一下进度从而避免贪多嚼不乱没什么问题。但太死板,而我当时急于找工作,所以这一点不是很喜欢。

    6)他们的课程主要偏重于Hadoop,讲得比较深,有些机构的课是spark、hadoop、storm一起讲,讲得浅一些。如果想把大数据一次全部搞定的话,他们的课不是很合适。我个人倾向于先学好Hadoop,毕竟之前是做java的,如果学spark还得学scala,周期太长。现在我们公司除了Hadoop也会用spark,我边做边学,毕竟搞过7个多月的hadoop,感觉学spark也挺快。

    对于课程本身,我想说的就上面这些,其它机构高价的付费课我也没法同向比较,我就说一下我自己学习过程中的一些看法,希望对各位读者有帮助。

    补充一句,可能也是大家在意的 —— 就业问题。我学完课程之后,又花了三周左右的时间反复看视频,后来找工作比较顺利,1周多点的时间吧就换了工作,薪资和同期其它同学来说不算太高,但相对我自己来说还不错,涨了4k的样子。我很知足,关键是不再干搬砖一样的java项目啦,更更关键的是加班少了,泡妞时间多了^o^。

    最后,如果你也是java开发者,对大数据感兴趣,我可以把我自己大数据学习的线路和技能知识点分享给你们。联系方式后台联系小编。

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  • 我从16年的时候从java开发岗位学习之后学习大数据然后跳槽,算是比较早学习大数据的一批了。 所以经常有同学问我关于大数据如何自学,有什么高效的学习线路,从java转大数据,初期如何找工作,这里我就说一下我...

     

     

     

    众所周知,这两年IT行业最火的词是什么,毫无疑问是大数据。我从16年的时候从java开发岗位学习之后转学习大数据然后跳槽,算是比较早学习大数据的一批了。

    所以经常有同学问我关于大数据如何自学,有什么高效的学习线路,从java转大数据,初期如何找工作,这里我就说一下我自己的情况,算不上什么经验之谈,如果你有这样的困惑,那可以花几分钟看看。

     

    想要在大数据这个领域汲取养分,让自己壮大成长。分享方向,行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群870097548,欢迎想学习,想转行的,进阶中你加入学习。
     

    本人去年一个普通本科毕业,计算机科学与技术专业,学校的时候计算机成绩中上,玩游戏的同时专业课还学了个马马乎乎。毕业之后,还算幸运的在广州的一个小软件公司做java开发,虽然薪资不到6k,但比很多找不到工作的同学还是要好多了。但也很苦逼,那时天天加班,快累成狗啦,最主要是没正经吃过几顿热饭,泡妹的时间更是少之有少。

    男人年轻时可以苦点儿,但寂寞这事还是有点受不了,不到5个月我就有了跳槽甚至不做码农的想法。

    于是找一些混得还不错的师兄师姐求教取经,有个在华为的师兄建议我学大数据,我听了他的建议,主要原因有三个:

    1)他自己在华为做大数据薪资18k,对当时的我来说很是羡慕;

    2)他说大数据这个方向相对java来说编程的份量没那么重,所以加班方面相对好一点,很少会长期加班;

    3)他说大数据这个方向可以干得久一点,不完全是青春饭。

    师兄当时推荐我看《Hadoop权威指南》,我满心欢喜的啃了3周,发现还是有些难。一看就懂,但真正操作的时候各种错误。光开发环境这事,我在淘宝上买了份9块钱视频,又到处找了一些零碎的资料看,耗了我将近2周也只是能勉强跑起来而已 。对于急于摆脱当前苦逼工作的我来说,这种日子有点难熬。

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    书不行,免费视频不行,那就剩下第三条路了,培训!对,就是培训,曾经我最最鄙视的学渣才需要的培训,也成了我唯一的选择。很长时间,我都自我安慰,大数据比较高端,自学不行也是正常的。现在看来,我应该感谢自己当时那个英明的决定。为什么?

    后来我发现,大数据和java或者android开发还不一样,网上书上空谈理论的多,教你玩真正大数据的少,你或许连一个真正有效的大数据实战项目都找不着(p.s. 16年我注意到慢慢有一些了,15年的时候真是很难找)。

    好了,既然培训那就找机构吧。问了几家线下,一般都是2.2万的价格,还有一家2.58万,去死吧,我四五个月工资不吃不喝全给你还不够。后来又网上到处搜,当时做大数据的也不是很多,云*、炼*直接pass了,看过他们的视频,如果是学生花几百块钱学点花拳秀腿还可以,毕竟便宜,社招学真本事我直接忽略。后来也听了超*的七天,感觉讲得太浅,而且听群里人说,学他们的课程的很多人到公司后过不了试用期,动手能力不行,项目也比较简单,几个小时就讲完一个项目。随后,差点报了北风,也试听了,价格小1万,就在考虑是否报了。

    一次偶然的机会在一个QQ群里有人发线上课,我去听了一下,为了避免广告嫌疑,我就不说什么学校的了,当时印象很深的是那个老师拿他服务器上跑的东西给大家展示,讲hadoop及大数据的生态体系,其实我也听不懂,但当时我有几个感觉:

    1)这老师讲课还挺有意思,我能听得下去;

    2)这老师有真东西,至少不是拿小的演示程序在那讲,应该是真正有大数据经验的人;

    3)这老师还有助教比较实诚,课堂上没有吹学完这课就能年薪几十万,反而是在抨击这事,这让工作过一段时间的我很是认同,我不认为我自己有报个班出去就拿三五十万的命。

    课后,我向那个各种人员联系问了价,当时是4000多一点(现在好像也七八千了),当时的价格在市场上还是很有竞争力的,没怎么纠结,第二天就报了名,还送了个基础的就业课。

    接下来应该是题主关注的重点了,我是否被坑?学的怎么样?说说我个人对我学习的大数据的内容和效果方面的看法:

    1)项目含金量绝对足,网上很多视频是没法比的,但对没基础的人压力会有些大。从我和身边的同学整理学习状况来看,效果还不错,至少要比我当初想的要好很多,我们那个班有的同学是已经做过一两年的hadoop过来学,我开始还不太理解,后来老师讲后期的大项目时才明白,做几百M数据的小项目写写MR程序那不叫大数据,处理TB/PB级数据时的方案还有过程中的一些问题解决才是更有价值的,那些有基础的同学主要也就是看中老师这方面经验去学的。苦逼的是像我这种基础弱的人,前面的项目还好,后面的项目有些跟不上,我自己只能听懂四五分,课程结束后自己又反复看了三遍才算消化了六七分吧,算球,我知足。

    2)课程内容最好的一点(大多同学的反馈),就是他们有详细的操作文档,文档中还有相关的数据和需求资料什么的,跟着文档认真操作一般问题都不大。早期我个人看网上视频有很深的感受就是,都是讲的也能听懂,但下来操作操作不了,缺这个少那个,还有各种报错。

    3)碰到问题时答疑还不错,主讲老师答疑时间不是很多,但另外两个老师整天在,态度也不错,实在搞不定就主讲老师来。他们的学习群里还有很多有经验的人回答问题,估计应该是大讲台官方给钱请的兼职,有时还可以QQ远程协助,这个厉害,我中间就有几个问题是一哥们远程帮忙解决的。

    4)有点不好的是,他们的课程限制比较多,每天一定量的学习任务,不是很自由,而且不交作业后面的内容看不了。客观来讲,为了学习效果控制一下进度从而避免贪多嚼不乱没什么问题。但太死板,而我当时急于找工作,所以这一点不是很喜欢。

    5)他们的课程主要偏重于Hadoop,讲得比较深,有些机构的课是spark、hadoop、storm一起讲,讲得浅一些。如果想把大数据一次全部搞定的话,他们的课不是很合适。我个人倾向于先学好Hadoop,毕竟之前是做java的,如果学spark还得学scala,周期太长。现在我们公司除了Hadoop也会用spark,我边做边学,毕竟搞过7个多月的hadoop,感觉学spark也挺快。

    对于课程本身,我想说的就上面这些,其它机构高价的付费课我也没法同向比较,我就说一下我自己学习过程中的一些看法,希望对各位读者有帮助。

    补充一句,可能也是大家在意的 —— 就业问题。我学完课程之后,又花了三周左右的时间反复看视频,后来找工作比较顺利,1周多点的时间吧就换了工作,薪资和同期其它同学来说不算太高,但相对我自己来说还不错,涨了4k的样子。我很知足,关键是不再干搬砖一样的java项目啦,更更关键的是加班少了,泡妞时间多了^o^。

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  • 自我介绍我是Fan义,不是科班出身,大学学的是生物工程,后来也是自学加培训入的行,入行就做了 3年的Java 开发,后来觉得大数据前景更好一些,就想着转型大数据,经过疯哥指导后,在今年 ...

    自我介绍

    我是Fan义,不是科班出身,大学学的是生物工程,后来也是自学加培训入的行,入行就做了 3年的Java 开发,后来觉得大数据前景更好一些,就想着转型大数据,经过疯哥指导后,在今年 7月份成功入职了一家大数据公司。

    公司一般,不是大厂,不过目前我感觉还行吧,薪资涨了8K,而且我也算是大龄开发了,即将奔 3 ,工作前两年光顾着玩了,没想着规划,导致落下了很多东西,现在跟着大家一起努力,搞好大数据。

    转型前

    在做大数据之前,我做了快三年的 Java 后台开发,第一家公司也算是一家中规中矩的公司,没啥复杂业务场景,常年的 CRUD,基本也用不上算法跟数据结构的优化,常规的 Java Api 就足以应付日常需求了。

    我想学大数据的想法萌生在去年国庆节那段时间,具体也没啥原因 就是感觉大数据未来可能会更好一些,同时也觉得转大数据有 java 基础会好转些,于是便在去年工作之余自学大数据了,当然 Java 未来也不差,最近火的微服务那一套掌握了也够吃得开了。

    为什么转型

    其实要说到为什么转型,这个还真没啥理由,可能是有些受当时热门技术的影响和薪资方面的影响吧。

    在刷 Boss 招聘的时候,总感觉一般的大数据岗位比一般 java 岗位薪资要高,另外就是前些年的大数据热,各大高校也开了大数据课,时间也是成本啊,万一等新一届的大数据专业的大学生毕业了,到时候我就是再想转可能都没机会转了。

    刚开始转型的行动和心理

    说到刚开始转型的时候,其实心里特别没底的,最先的就是去网上找了某谷的大数据视频,一边看视频,一边学,要知道看视频效率是非常低的,但是没办法,总归人家视频中有一套体系,按着体系来学习总不会差太多,于是便开始了漫长的视频学习,整个视频看完大概花了3~4个月的时间,都是下班 或者 周末时间看的,说实话看完记住的真是不多,当时也没有什么好的办法,好在视频里也有对应的小项目可以做做,一来二去,跟着视频就到了年后。

    最开始转型的时候最苦恼的就是没有规划,也没人问,不知道自己处于什么位置,漫无目的的跟着视频走效率也不高。

    转型过程

    过年的时候一次巧合我在星球里刷到了疯哥的帖子,那上面公众号说有大数据的学习方法,一开始我是抱着怀疑的态度试试的,因为视频看的差不多了,打算就今年要出去面试了。之后要了份面经,边上班边刷面经,差不多一个月的时间吧,面经上那些简单的面试题算是掌握了,而那些源码级别的问题说实话我到现在也没弄明白。

    之前光顾着按部就班地看视频,不知哪些是重点哪些是可以跳过的,看完也觉得似懂非懂,看项目视频的时候抓不到重点,无法与真实场景连接在一起。

    要说准备转型的过程中的我觉得比较困难的点还是自己学习的时候没有方向感,没有重点。每个人的经历不一样,学的知识可能有很大差别,找到适合自己的才是最好的,知道自己的进度如何,知识体系差在哪,及时补充,这点非常重要。

     

    面试过程

    在今年7 8 月份的时候我面试了几家大数据公司,由于我是从 java 转过来的,侧重点包括了 java 和 大数据 ,面试对 java 基础和大数据的框架考察的比较详细,hadoop 读写、spark分区机制等是常问的面试题。

    当然面试也肯定离不开项目,我是把自己工作经历加上了大数据的知识,这边感谢大疯哥帮忙整合项目,给了我一些方向和思路,结合自身项目的业务场景,离线、实时都有涉及。

    由于我面的不是大厂,可能考察的知识并不是很深入,疯哥规划的知识体系基本上覆盖了考察的知识点,剩下的就是结合业务场景来说说为什么使用某种技术,解决了啥问题之类的了。最后也是比较幸运,找到了比较合适的公司。

    转型后日常工作

    新入职的这家公司是做舆情分析的,到现在也差不多入职3个月了,我所在的组就叫数据组,主要负责两方面的工作:

    1 实时数据的处理与落地,实时这块用的还是比较老的 jstorm+ rabbitMQ 的技术,整个数据处理过程包括 数据采集+数据预处理+NLP属性+搜索引擎,我就处于数据预处理的环节。

    技术上相对来说并不是很难,但刚入职还是得多花时间,一般的问题通过百度都能找的到。难就难在处理的业务上,到现在我也还在熟悉业务,业务上有很多语义、舆情上的东西,随着工作的深入,业务熟悉也在加深吧。

    2 离线数据的再分析,计算,我们这叫做数据回溯,就是用旧数据做一些 sql统计,没啥复杂的逻辑, hive 常规操作就搞定了,不会像专门搞数仓的那种各种连接,各种函数的。

    3 还有就是各种集群的常规维护吧,多少要会点集群维护的东西,我们这是没有专门的数据运维,所以一些集群操作,都是我们组的自己来弄的。

    其实,说到日常工作,对我来说还是比较有挑战性,毕竟技术栈都是新的,接下去还要接入一些新框架Flink这些来替代现在的框架。公司业务也很深,不过我觉得业务这东西对现阶段的我来说可能还不是硬实力,但多少得懂点,所以未来我还是想再学学技术,先把技术弄扎实了,到哪都能混下去嘛

    经验总结

    1.要说经验的话,如果你还是学生的话,抓紧在学校学习的机会,打好基础最重要。要是你是已经工作的兄弟的话,咱本来就没多少时间学习,如果自己学习效率不高的话,赶紧找人给做个适合自己的计划,时间成本也是很高的啊,有人带跟自己憋完全就是两个世界。

    2.另外学习要注重平时积累,最好别搞突击战,不管是视频也好,文档也好,耐心跟着进度学下去,平时努力了,结果应该不会太差。

    3.别裸辞,能在职学尽量在职,学的差不多再离职集中面试不迟。

    4.转型成功不代表一劳永逸,而是新阶段的开始,要做好终生学习的准备。

    --end--

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空空如也

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