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    2014-10-28 16:34:30
    java大数据
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  • 很多人也看好Java大数据方向,那么现在入行Java大数据值得吗?前景如何呢? 大数据的趋势,在这几年的发展当中,已经是显而易见了。而要论大数据的潜力,随着5G、物联网的加入,大数据还远没有达到顶峰,至少未来10...

    Java语言的精密和强大,使得这门语言在技术开发领域,始终占据着重要的地位,进入大数据时代以来,Java作为大数据开发的主流编程语言,其实力再次得到认可。很多人也看好Java大数据方向,那么现在入行Java大数据值得吗?前景如何呢?

    大数据的趋势,在这几年的发展当中,已经是显而易见了。而要论大数据的潜力,随着5G、物联网的加入,大数据还远没有达到顶峰,至少未来10年内大数据的发展趋势还会继续保持,人工智能的爆发,将会有更多企业会进入大数据领域。

    Java大数据方向

    Java大数据方向,也因此成为很多Java老鸟看好的方向,早先几年行业内的大数据工程师,基本上都是从Java方向转过去的。毕竟,Java是大数据开发的基础,有经验的Java工程师转大数据,可以说是有着明显的优势。

    现在学习Java的同学,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。

    Java开发岗位如果做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Java大数据方向,月薪2万多的薪资只能算一般,后面还有很大发展空间,根据2019年7月招聘数据,大数据年薪基本都在20万以上,上到50万不等。

    Java大数据方向

    另外,在程序员群体当中饱受关注的35岁危机,在大数据领域也能稍加缓解。年龄大对搞技术的来说是个比较大的问题,Java工程师入行的年轻人越来越多,同等条件下,企业总是更青睐于年轻的,这是现实。而相对于其他编程人员,大数据工程师对年龄要求要更宽裕一些,行业内尤其稀缺的就是有丰富经验的大数据技术专家。

    可以这样说,大数据工程师是通用型人才,不受行业限制,自身经验越丰富,自我价值也就越高,企业当中对于有经验有能力的大数据技术人才,也愿意付出更多的成本。

    关于Java大数据方向,入行Java大数据值得吗,以上就为大家做了基本的介绍了。大数据方向热度持续持续攀升,看好大数据的前景,就要抓紧时机入行,越是往后,越来越多的人才涌入,竞争也会持续加大。

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  • 很多小伙伴还在纠结Java开发和Java大数据2个方向,今天达妹就帮你分析一下,Java和Java大数据到底选哪个,做哪个方向薪资更高。01Java与大数据的关系Java是一种语言,而大数据更像是一个方法论或者是集合。从事...
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    很多小伙伴还在纠结Java开发和Java大数据2个方向,今天达妹就帮你分析一下,Java和Java大数据到底选哪个,做哪个方向薪资更高。

    01Java与大数据的关系

    Java是一种语言,而大数据更像是一个方法论或者是集合。从事大数据行业,需要掌握的技能比较多,而且,java是必须要掌握的,举个简单的例子:做大数据的工作需要永达hadoop,而hadoop就是通过java语言实现的。

    两个方向,各有优势。

    国家政策支持:大数据行业国家支持力度很大,产生很多新科技产业的公司,人才需求和培养也非常重视。

    02就业方面

    就业和行业前景方面:

    JAVA就业更广;大数据开发薪水高,还有非常长的时间发展,需要行业细化,发展潜力大;现在大数据就业相对窄,但人才也少,容易就业,且薪水高,将来随着大数据行业的细分行业产生,就业机会也会大量增加。

    大数据人才缺口现在超过百万,如果你想投身互联网行业,那么大数据绝对是你的首选方向。

    从以后的就业薪资待遇来看,java和java大数据的区别:

    Java以后的就业方向单一,薪资就是java程序员的基本水平;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,但终究高不过大数据的薪资待遇。

    Java开发薪资:

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    可以看到,Java薪资处在10-30K的为普遍情况。

    Java大数据薪资:

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    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。

    TIPS:

    一般建议选择新兴行业,大数据因为人才稀缺,一开始容易入行,薪水高;后期自己经验提升,更容易成为高端人才,与一些老行业相比,高端人才少,竞争小,同是高端人才新兴行业的薪水更高,而且高出很大一截,足以让你心动。

    JAVA是老开发行业,人才一堆一堆的,而且提升机会少,几乎都是用时间一点点的养起来,很难有突然而来的机会。

    03学习内容方面

    Java是老牌编程语言,Java开发主要学的是后台开发的相关技术。包括环境搭建技术、数据库和web技术、主流框架技术(Spring MVC、MyBatis、Web Service、JQuery等)

    大数据对于java的学习,只需要学习其中的一部分就可以。

    大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习哪个方向呢?只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下。

    04学习方向区别

    学习方面,JAVA的学习和大数据的学习,JAVA属于纯开发,而大数据更重视数据逻辑关系,更接近于实际的应用,并且都属中大型项目,对于商业、数据等各方面都有较深关联性,可以较好的培养一个人的整体商业思维。

    开发会了,逻辑清楚了,商业关系明确了,既然再没创业想法的人,都会被你自身的成长和周边朋友的影响而创业。大数据开发的学习打造的是实际应用项目的理解,更容易成长为综合性人才。相对应的JAVA学习虽然也有大项目,也可以培养,但机率小一些,很多人做了多年,还是开发。

    学习方面-续:一般学JAVA的不一定能做得了大数据,然后学大数据开发的,在一定程度上是能做JAVA的,只不过既然大数据的薪水高,工作发展机会、项目发展机会、创业发展机会都比JAVA优越,很少有人愿意再去选择做JAVA开发。

    综上所述,java大数据就是升级版的java,学习大数据一定要有Java基础。如果你是0基础,那么也可以从Java开始学习,逐渐做到大数据,薪资会更高。

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    大数据是目前互联网流行的技术语言,处理大数据的编程语言比较有优势的也很多,比如java、python、go、R语言、Hadoop等等,按道理来说每种编程语言都可以处理大数据,只是处理的规模不一样而且,但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是java与python。

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    说到java编程,java工程师一直都是同行的高薪岗位,而python是从最初的2016人工智能开始爆发,从而在短短两年之内能赶超java。随着python的发展,最大赢家无疑是python。未来大数据是对于一家企业有多重要,通过对数据的分析,可以了解市场需求、发展方向,对公司未来的定位,把数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征。

    大数据必备技能

    自从python热度赶超java之后,python在大数据方面的优势逐渐被人们认识,但是java作为20多年成熟的编程语言,在大数据处理方面已存在已久,依然是程序员开发比较喜爱的编程。

    java在大数据处理方面还是比较倾向软件应用与网站数据,包括游戏数据处理,特别是金融服务数据处理,一直都是java的强项;python有着众多免费科学算法库,优势在人工智能大数据处理,当然也有使用Python在银行的基础架构中处理财务数据。可以说java与python在大数据处理各有优势。

    处理大规模数据时有那些常用的Python库,他们有什么优缺点?适用范围如何?

    王守崑 有意 NLP/对话机器人方向的朋友请联系我

    需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题:

    1、百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上。

    2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的;如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的;如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他可借鉴的,什么库也用不上,用纯python写是自讨苦吃。

    python的优势不在于运行效率,而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具,本身也是一项技术能力。

    百万级别数据是小数据,python处理起来不成问题,python处理数据还是有些问题的

    Python处理大数据的劣势:

    1、python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的:并发单元之间有巨大的数据共享或者共用(例如大dict),多进程会导致内存吃紧,多线程则解决不了数据共享的问题,单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦

    2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高,这是真的,pypy(一个jit的python解释器,可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度,但是pypy不支持很多python经典的包,例如numpy(顺便给pypy做做广告,土豪可以捐赠一下PyPy - Call for donations)

    3、绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多

    Python处理数据的优势(不是处理大数据):

    1、异常快捷的开发速度,代码量巨少

    2、丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析啦,xml解析啦,用起来非常方便

    3、内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作(java,c++用个map都很费劲)

    4、公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的

    5、巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架(hadoop, mpi。。。。)虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python

    6、编码问题处理起来太太太方便了

    综上所述:

    1、python可以处理大数据

    2、python处理大数据不一定是最优的选择

    3. python和其他语言(公司主推的方式)并行使用是非常不错的选择

    4. 因为开发速度,你如果经常处理数据,而且喜欢linux终端,而且经常处理不大的数据(100m一下),最好还是学一下python

    python数据处理的包:

    1、自带正则包, 文本处理足够了

    2、cElementTree, lxml 默认的xml速度在数据量过大的情况下不足

    3、beautifulsoup 处理html

    4、hadoop(可以用python) 并行处理,支持python写的map reduce,足够了, 顺便说一下阿里巴巴的odps,和hadoop一样的东西,支持python写的udf,嵌入到sql语句中

    5、numpy, scipy, scikit-learn 数值计算,数据挖掘

    6、dpark(搬楼上的答案)类似hadoop一样的东西

    1,2,3,5是处理文本数据的利器(python不就处理文本数据方便嘛),4,6是并行计算的框架(大数据处理的效率在于良好的分布计算逻辑,而不是什么语言)

    暂时就这些,最好说一个方向,否则不知

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