大数据和java哪个好 Java大数据能从事什么样的工作，工资如何？

Java大数据能从事什么样的工作，工资如何？作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。首先，Java大数据通常是指使用Java语言完成大数据开发任务，所以主要岗位集中在开发岗位，包括大数据平台开

Java大数据能从事什么样的工作，工资如何？

作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。

首先，Java大数据通常是指使用Java语言完成大数据开发任务，所以主要岗位集中在开发岗位，包括大数据平台开发和大数据应用开发。另外，虽然用java来完成大数据分析比较麻烦，但也完全有可能。

大数据平台开发岗位属于研发级岗位。目前，随着大数据领域大型科技（互联网）公司的出现，大数据平台开发岗位的人才需求相对较大。从目前大数据领域的岗位增加值来看，大数据平台开发岗位增加值相对较高，增长空间相对较大。目前，大数据平台开发岗位对从业者的要求比较高，很多团队要求从业者具有研究生学历。从近两年研究生在大数据方向的就业情况来看，从事大数据开发工作是一种普遍的选择。在目前算法类岗位较少的情况下，大数据开发类岗位成为很多研究生的主要选择。

与大数据平台开发岗位相比，大数据应用开发岗位的人才需求潜力相对较大。在工业互联网的带动下，大量传统行业企业纷纷云上，大数据应用开发的人才需求将逐步释放。大数据应用开发对开发者的要求没有大数据平台开发那么高，但总体知识量也比较大，从业者需要具备一定的行业知识。从后增加值来看，当前大数据应用开发的后增加值相对较高，但也直接涉及到特定的行业领域，如金融大数据、医疗大数据等领域。

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。

搞大数据，JAVA工程师需要掌握哪些知识？

目前很多大数据都是指Hadoop，企业最常用的大数据工具就是Hadoop。Java作为学习大数据的基础，很多组件都是用Java语言或JVM运行的。所以当你熟练使用Java，具备了转大数据的基本条件后，下一步就是学习知识和技术。

Hadoop主要包括三个部分，HDFS、MapReduce和yarn都需要深入学习，因为面试中可能会问一些原则性的问题。

Hadoop生态系统的重要组件，如hive（离线）、HBase、spark（实时，实时框架包括spark、storm、Flink等，您可以选择其中一个进行学习）。这些重要的组件需要深入系统的学习，也是最适合在大数据中使用的组件。

Kafka、flume、sqoop等Hadoop生态系统的重要工具，以及Azkaban等调度工作，在日常工作中不可或缺。

当然，在学习了以上相关知识和技术之后，最重要的是要学会如何运用实际项目。另外，你最好看看别人的优秀源代码来提高自己。来吧。

做了一年Java了，想转行大数据合适吗？

可行。对于那些需要java基金会开发大数据并应用Hadoop、Scar等的人来说，在java开发技术经验一年后，他们比那些0岁的人更容易学习大数据开发相关技术，或者他们可以直接选择参加大数据开发的改进类。例如，java java java语言的GRAIGU大数据开发的学习和学习，首先要学习的是：java！学习目标：Java基金会，Java面向对象，Java高级，数据库和JDBC！学习效果：掌握java语法，灵活使用它。并且能够开发后台应用程序

你可以学习改进课程的内容，然后切换到大数据开发：·····第一阶段：大数据基金会··！第二阶段：Hadoop生态系统··！第三阶段：火花生态系统·

第四阶段：项目实践

~！大数据产业的发展空间和处理也越来越好。很多想转战大数据的新手并不知道大数据的相关位置。如今，佳美谷的大数据就是一个粗略的例子。

开发、构建、测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计和产品开发

收集、处理和执行统计数据分析；使用提取、分析和呈现数据的工具，实现数据的商业意义，需要商业理解和工具应用能力

数据建模、机器学习和算法实现；商业智能、用户体验分析、流失用户预测等；此外还有优秀的数理统计能力技能方面，对算法代码的实现也有很高的要求

需求分析、平台选择、技术架构设计、应用程序设计与开发、测试与部署；先进的算法设计与优化；数据相关的系统设计和优化需要平台级开发和架构设计能力https://www.toutiao.com/i6642200037784814094/

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