大数据java和python 为什么有人说大数据工程师比Java程序员工资高50%？

为什么有人说大数据工程师比Java程序员工资高50%？目前正处于大数据时代，基于大数据的相关应用也处于落地应用的初级阶段。由于大数据研发人才缺口较大，整个IT行业从事大数据开发的研发人员薪酬相对较高。

为什么有人说大数据工程师比Java程序员工资高50%？

目前正处于大数据时代，基于大数据的相关应用也处于落地应用的初级阶段。由于大数据研发人才缺口较大，整个IT行业从事大数据开发的研发人员薪酬相对较高。因为早期从事大数据开发的工程师往往受过高等教育（研究生以上），这也是薪酬较高的原因之一。

在IT行业，技术人员的薪酬与其知识结构密切相关。对于掌握流行技术的开发者来说，薪水往往更好，这也是促进人才结构升级的一种方式。与大数据相关的研发工作往往对开发者有更多的要求（数学、统计学等），而从事与大数据相关的研发工作往往需要很长时间的积累，因此大数据人才的待遇相对较高。由于大数据产业的发展速度明显快于人才培养速度，未来大数据领域将长期面临人才短缺的问题，尤其是专业技术人才，这将在一定程度上进一步提升大数据开发岗位的薪酬水平。

Java程序员组是目前IT行业中一个相对较大的组。主要原因是Java语言具有广泛的应用场景和稳定的性能。无论是大规模的互联网应用还是中小规模的开发，Java都有丰富的解决方案。随着Java语言在大数据领域的广泛应用，许多Java程序员逐渐转向大数据领域。从目前行业的发展来看，选择大数据方向的Java程序员在待遇上往往有比较明显的提高。

最后，随着工业互联网的发展，未来大数据开发工程师的付出空间会更大，因此程序员学习大数据相关知识是很有必要的。

一道java面试题，20亿数字的文本排序，如何取前100？

因为这是一个Java问题，所以这是典型的TOPK问题。首先取前100个数字构建一个最小堆，然后依次从堆的顶部插入剩余的数字，同时调整堆。堆中最后100个元素就是结果。空间复杂度为k，时间复杂度为nlogk。我建议转向大数据。

我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。

此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。

目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。

最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。

java开发，转大数据好还是机器学习？

对于有三年工作经验的Java程序员，应该有比较丰富的开发经验。然而，在当前IT产业结构调整的背景下，要获得令人满意的发展地位并不容易。面试时要注意以下内容：

目前Java全栈程序员的岗位需求量比较大，在大数据和商业环境下随着云计算等技术的不断推广，未来全栈程序员的需求量还会继续上升。对于已经工作了三年的Java程序员来说，他们完全可以挑战整个栈开发的位置，所以他们应该在面试过程中尽可能全面地展示自己的知识结构。

学习能力通常是程序员最重要的能力之一，因此在面试过程中我们必须强调我们的学习能力。我有能力描述项目的过程和关键技术。如果程序员有一定的行业（业务流程）经验，也应该突出显示。

虽然Java语言是全场景编程语言之一，但Java程序员要想拥有更强的工作竞争力，就必须强调自己理解和使用新技术的能力，如大数据、云计算等技术。

最后，面试还有一个非常重要的环节，那就是一定要注意展现自己较强的沟通能力，沟通能力对程序员的工作效率有很大的影响，所以面试官往往会根据程序员的沟通能力来决定最终的人选。