Java与大数据，哪个更具有前景？

IT行业一直以高薪资、高福利待遇，吸引着很多人入行。比如，前几年盛行的Java、Android，再到最近几年兴起的python、大数据。如今，跨行业转型正在成为一种趋势，那么针对于比较火热的Java和大数据，转型者该如何选择呢？是入行大数据还是Java呢？

对于大数据和Java的选择，很多转型者都在犹豫，毕竟，时代在发展，科技也在不断的进步。入对一个行业，往往决定了一个人在近10年内的发展情况。因此，我们不妨来详细的了解这二者有何区别。

转型Java有哪些优点和缺点
1Java是IT领域的常青树

做为一门编程语言，Java的应用场景广泛，决定了其在实际当中有着很多的应用。而且，涉及的到各类IT项目的开发，注定少不了Java相关的开发人员。

2Java人才开始出现溢出

随着近几年Java行业的发展，我们不难发现，Java行业的人才数量开始不断的增多，而且开始出现溢出的状态。

目前，因为Java行业的从业者过多，竞争十分激烈，且Java开发在3/4线城市就业薪资并不高，一二线城市的就业薪资也在不断的降低，当然，企业对于Java从业者的要求也在不断的提高，这就致使很多的从业者在入行后，找工作成为一个不小的难题。

Java在过去的几年，确实吸引了一大批的从业者，但面对着如今的市场现状，就需要从业者有一个良好的认知，毕竟选在一个行业，往往决定了你未来10多年的发展状况

转型大数据有哪些优点和缺点大数据行业人才稀缺
1

作为一个新兴的行业，大数据领域内的人才非常的稀缺，据相关数据显示，未来几年内大数据人才的需求量将达到200万左右，这就决定了未来大数据的人才必定非常的抢手。

大数据行业的薪资水平
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大数据行业的薪资如今已经开始向IT领域的Top1进军，整个行业的平均薪资已经达到了17k左右，而且，随着大数据应用场景的不断增多，未来大数据创造的价值将会越来越大，与之对应的大数据人才的薪资水平将会再次登上一个新的台阶。

大数据行业的未来
3

大数据作为一个新兴的大数据行业，其发展前景非常的巨大，而且，其不仅仅是在与AI、云计算对接的很紧密，与其他工业、农业、商业，甚至是第三产业、智慧城市的规划等都有着深刻的对接，而这，就必将会给从业者带来更多的就业机会。

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*入大数据学习秋秋*裙：606连上【859】再连上705，（零基础以及进阶的经典实战）与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。

大数据与Java的有优势和特点其实并不难分析，关键是看你如何找到你的兴趣点，并能够为之付出足够多的努力去不断的学习。

大数据必备技能详细

因为本身是偏Java应用方向的，所以整理的大数据必备技能详细，也是偏向于大数据工程师方向。总共分为五大部分，分别是：

离线计算Hadoop

流式计算Storm

内存计算Spark

机器学习算法

 

linux操作基础

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用户管理与权限

linux常用命令–系统管理

linux常用命令–免密登陆配置与网络管理

linux上常用软件安装

linux本地yum源配置及yum软件安装

linux防火墙配置

linux高级文本处理命令cut、sed、awk

linux定时任务crontab

 

shell编程

shell编程–基本语法

shell编程–流程控制

shell编程–函数

shell编程–综合案例–自动化部署脚本

 

内存数据库redis

redis和nosql简介

redis客户端连接

redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存

redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列

redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车

redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜

 

布式协调服务zookeeper

zookeeper简介及应用场景

zookeeper集群安装部署

zookeeper的数据节点与命令行操作

zookeeper的java客户端基本操作及事件监听

zookeeper核心机制及数据节点

zookeeper应用案例–分布式共享资源锁

zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知

zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制

 

java高级特性增强

Java多线程基本知识

Java同步关键词详解

java并发包线程池及在开源软件中的应用

Java并发包消息队里及在开源软件中的应用

Java JMS技术

Java动态代理反射

轻量级RPC框架开发

 

RPC原理学习

Nio原理学习

Netty常用API学习

轻量级RPC框架需求分析及原理分析

轻量级RPC框架开发

 

离线计算Hadoop

hadoop快速入门

hadoop背景介绍

分布式系统概述

离线数据分析流程介绍

 

集群搭建

集群使用初步

HDFS增强

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客户端)操作

HDFS的工作机制

NAMENODE的工作机制

java的api操作

案例1：开发shell采集脚本

 

MAPREDUCE详解

自定义hadoop的RPC框架

Mapreduce编程规范及示例编写

Mapreduce程序运行模式及debug方法

mapreduce程序运行模式的内在机理

mapreduce运算框架的主体工作流程

自定义对象的序列化方法

MapReduce编程案例

 

MAPREDUCE增强

Mapreduce排序

自定义partitioner

Mapreduce的combiner

mapreduce工作机制详解

 

MAPREDUCE实战

maptask并行度机制-文件切片

maptask并行度设置

倒排索引

共同好友

 

federation介绍和hive使用

Hadoop的HA机制

HA集群的安装部署

集群运维测试之Datanode动态上下线

集群运维测试之Namenode状态切换管理

集群运维测试之数据块的balance

HA下HDFS-API变化

hive简介

hive架构

hive安装部署

hvie初使用

 

hive增强和flume介绍

HQL-DDL基本语法

HQL-DML基本语法

HIVE的join

HIVE 参数配置

HIVE 自定义函数和Transform

HIVE 执行HQL的实例分析

HIVE最佳实践注意点

HIVE优化策略

HIVE实战案例

Flume介绍

Flume的安装部署

案例：采集目录到HDFS

案例：采集文件到HDFS

 

流式计算Storm

Storm从入门到精通

Storm是什么

Storm架构分析

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署实战

Storm+Kafka+Redis业务指标计算

Storm源码下载编译

Strom集群启动及源码分析

Storm任务提交及源码分析

Storm数据发送流程分析

Storm通信机制分析

Storm消息容错机制及源码分析

Storm多stream项目分析

编写自己的流式任务执行框架

 

Storm上下游及架构集成

消息队列是什么

Kakfa核心组件

Kafka集群部署实战及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi学习

Kafka文件存储机制分析

Redis基础及单机环境部署

Redis数据结构及典型案例

Flume快速入门

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

 

内存计算Spark

 

scala编程

scala编程介绍

scala相关软件安装

scala基础语法

scala方法和函数

scala函数式编程特点

scala数组和集合

scala编程练习（单机版WordCount）

scala面向对象

scala模式匹配

actor编程介绍

option和偏函数

实战：actor的并发WordCount

柯里化

隐式转换

 

AKKA与RPC

Akka并发编程框架

实战：RPC编程实战

Spark快速入门

spark介绍

spark环境搭建

RDD简介

RDD的转换和动作

实战：RDD综合练习

RDD高级算子

自定义Partitioner

实战：网站访问次数

广播变量

实战：根据IP计算归属地

自定义排序

利用JDBC RDD实现数据导入导出

WorldCount执行流程详解

 

RDD详解

RDD依赖关系

RDD缓存机制

RDD的Checkpoint检查点机制

Spark任务执行过程分析

RDD的Stage划分

Spark-Sql应用

Spark-SQL

Spark结合Hive

DataFrame

实战：Spark-SQL和DataFrame案例

 

SparkStreaming应用实战

Spark-Streaming简介

Spark-Streaming编程

实战：StageFulWordCount

Flume结合Spark Streaming

Kafka结合Spark Streaming

窗口函数

ELK技术栈介绍

ElasticSearch安装和使用

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

 

Spark核心源码解析

Spark源码编译

Spark远程debug

Spark任务提交行流程源码分析

Spark通信流程源码分析

SparkContext创建过程源码分析

DriverActor和ClientActor通信过程源码分析

Worker启动Executor过程源码分析

Executor向DriverActor注册过程源码分析

Executor向Driver注册过程源码分析

DAGScheduler和TaskScheduler源码分析

Shuffle过程源码分析

Task执行过程源码分析

 

机器学习算法

 

python及numpy库

机器学习简介

机器学习与python

python语言–快速入门

python语言–数据类型详解

python语言–流程控制语句

python语言–函数使用

python语言–模块和包

phthon语言–面向对象

python机器学习算法库–numpy

机器学习必备数学知识–概率论

 

常用算法实现

knn分类算法–算法原理

knn分类算法–代码实现

knn分类算法–手写字识别案例

lineage回归分类算法–算法原理

lineage回归分类算法–算法实现及demo

朴素贝叶斯分类算法–算法原理

朴素贝叶斯分类算法–算法实现

朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例

kmeans聚类算法–算法原理

kmeans聚类算法–算法实现

kmeans聚类算法–地理位置聚类应用

决策树分类算法–算法原理

决策树分类算法–算法实现