我为什么从后端开发转到大数据开发(Hadoop/Spark)?
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你为什么从后端开发(JAVA/golang)转到大数据开发(Hadoop/Spark)?
今天我们来看看3位从业者的经历,希望能够对你有所启发。
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我说说我的经验吧,我13年毕业,这几年一直在做java,说实话hadoop离不开java,三年前一个偶然的机会进入了一家专门做数据的外企,在数据仓库项目组干了三年,期间etl、java都在做,今年一个偶然的机会转到了大数据项目组,目前已经跳槽到一家一线互联网做大数据。
1、在数据项目组做过,所以知道数据的重要性,也知道企业一个企业对数据的依赖。
2、之前做的最多的是WEB端的开发,说实话没有技术含量,想要有个更好的发展。
3、这几年hadoop很火,工资也很客观,所以一有机会,就毫不犹豫的转过来了。
根据经验,其实很多大数据开发都是从JAVA或者其他语言的后端开发转型的,原因主要有以下几点:
1,越来越多的公司开始拥有大数据的应用场景,同时也开始面临数据量极速膨胀所带来的挑战。
2,大数据开发还不同于一些数据分析和数据挖掘场景,通常需要一定的开发基础,此类任务往往会建立在Spark等开源计算框架上,这也就要求开发者具备一定的开发能力和实践经验。
3,大数据开发人员需求量越来越大,而专门做大数据开发的人并没有那么多,很多公司开始自行培养。
以上三点基本就是大环境下为什么很多从事后端开发的人开始转型到大数据开发。
从个人层面来讲,大数据的信息量呈现爆炸式的增长,层出不穷的框架,各种语言的融合和分布式的编程思路,往往能吸引更多的开发者去探索。
我曾经是一名有着6年java高级架构师工作经验的程序猿,在一次偶然中转行大数据,成为中国较早的一批大数据从业者。
在猎豹移动(原金山网络)从事了5年的大数据研发工作,一直到现在出来创业!大数据可以说是未来发展的一个趋势,虽然转型存在偶然,但我个人也是看中了大数据发展的前景。
相信通过对大数据的了解你应该清楚,未来的时代必将是属于大数据,大数据将助力AI、物联网、区块链、云计算等的发展,而且,通过与行业、企业的对接,大数据的发展前景将会更加广阔。
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