在科技如此興盛的時代，人類社會實踐產生了海量的全樣資料、虛擬化、分散式叢集、人工智慧和深度學習演算法等大資料和雲端計算技術，這些技術的出現意味著能更好地解決傳統資料探勘和機器學習中的大部分難題。藉助於國家對大資料產業的助力以及各地方政府的扶持，大資料的落地從傳統聚焦於網際網路，正逐步向社會的各個領域滲透。

於是，我們看到了各種大資料的應用，智慧交通、人臉識別、智慧旅遊、語音識別、智慧駕駛等。同時在基於大資料價值轉化的企業應用中。 

Java技術成為Java程式設計師無疑是一個不錯的選擇，這至少從某種程度上解決了他們的當務之急——生存問題。但是，對於已經入行2-3年的Java程式設計師，生存問題已經得到緩解和解決，他們更多的再關心，“這條路是否可以持續走下去？”、“明年的薪水還能不能繼續增長30%以上”。

對於程式設計師來說，技術一直在發展，與時俱進是必須的。大資料人才缺口巨大，轉型的機會出現了，如果能抓住這難得的機會，轉型為大資料工程師，讓你更進一步（競爭力、金錢等方面），何樂而不為呢？

大資料從事的是開源工作，更傾向於“研發”，能夠重新激起程式設計師研發程式的熱情，職業生涯有了新的追求，這意味著大資料會成為值得程式設計師長期奮鬥不斷突破的工作；其次，由於大資料屬新興領域，專業人才比較缺乏，高階人才更是企業爭搶的物件。薪資上升容易，職業發展潛力巨大。

做Java也是不錯的，不過目前大資料是個趨勢，稍微有實力點的企業都在上大資料專案，而Hadoop本身又是Java開發的，再加上Hadoop工程師普遍比純Java開發要高3k以上，所以有很多搞Java的都在往hadoop大資料方向轉。

做Java的人已經比較多了，很多人工作4~5年月薪也難上2萬，能上2.5萬的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年經驗就拿2萬以上了。所以很多現在待遇還不錯的人也還來大講臺學Hadoop，主要也是考慮未來發展天花板的問題

學習也是需要自己的興趣愛好，如果你想是往java架構師技術總監CTO發展也請加油。

對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的程式語言，大家都知道計算機程式語言有很多，比如：R，C++，JAVA，Python 等等。

 只要你掌握一定的程式語言之後，一般就可以進行大資料部分的基礎學習了。

大資料技術入門基礎總的來說有四大塊：Hadoop基礎，離線資料處理，實時資料處理，ETL與環境 

一丶Hadoop基礎：

1.分散式儲存基石：HDFS

2.分散式計算基礎：MapReduce

3.Hadoop叢集資源管家：YARN

二丶離線資料處理

1.離線日誌收集利器：Flume

2.離線批處理必備工具：Hive

3.速度更快的Hive:Impala

4.更快更強更好用的MR:Spark

三丶實時資料處理

1.流資料整合神器：kafka

2.實時計算引擎：spark  streaming

3.海量資料高速存取資料庫：HBase

四丶ETL與環境相關

1.ELT神器：Sqooq,Kettle

2.任務排程雙量：Oozie,Azkaaban

Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark 等等專業知識點，是大資料專案中都會使用到的。如果要完整的學習大資料的話，這些知識點都是必不可少的！

上面這些基礎的知識點，我這裡有一些資料可以免費分享給大家

有興趣學習大資料的夥伴們，可以我們一起學習交流討論，有資料大家一起分享，共同進軍大資料這個行業，大家在學習大資料方面總會遇到一些問題，我這裡給大家介紹一個有很多大佬會幫忙解決問題的學習交流群，這些資料也是在群裡免費領取。

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瞭解了大資料的入門所必須的基礎知識點，不用多說，最後的實戰訓練是最重要的，進行一些實際專案的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

下面我給大家介紹一些現在市場上比較流行的八大專案實戰

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