想轉行做大數據 技術門檻比較高

圈內很多人都說大數據開發(fā)的薪酬偏高，同樣工作年限，憑什么？想想都有轉行大數據的沖動！人才的高度稀缺意味著高額回報，這是市場供需決定的。據大數據人才報告顯示，未來3到5年專業(yè)人才缺口將達150萬之多。因此大數據工程師的待遇漲幅也會超過其他崗位。從程序員的角度上看，現在入局大數據，的確是個不錯的時機。

但說起大數據開發(fā)，技術門檻還是比較高的：因為需要掌握Hadoop、Presto及Spark、Storm 等多門技術。前幾年只需要學學 Hadoop，會寫MapReduce就可以拿到一個不錯的薪酬，但隨著大數據開發(fā)技術的加速更新迭代，Spark、Flink等迅速火爆起來，只懂 Hadoop 完全沒有競爭力！

在這些技術中，哪些技術最受大廠歡迎？恐怕還是要屬Spark了。作為同時支持大數據和人工智能的統(tǒng)一分析平臺，Spark 可謂博大精深，而且發(fā)展迅速。眨眼間已經發(fā)展到3.0了。因此，對大數據開發(fā)工程師來說，掌握Spark就等于掌握了大數據時代的脈搏。

但由于Spark技術棧相對復雜，它的功能既強大又豐富，因此掌握起來尤其困難。很多初入大數據開發(fā)這一方向的人，一開始一頭霧水，不知道從什么地方開始下手，也不知道怎么樣從一無所知到成為精通Spark的高手。

原文標題：老哥，大廠寫 Hadoop 的還多不！

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