大数据火了几年了,但是今年好像进入了全民大数据时代,本着对科学的钻(zhun)研(bei)精(tiao)神(cao),我在17年年初开始自学大数据,后经过系统全面学习,于这个月跳槽到现任公司。

现在已经从之前的java后端开发正式转大数据开发,项目数据50T,日均数据增长20G左右,大概是需求问题吧,工资待遇较上一份翻了一倍(这是重点)。

当然,我的分享不是能让各位升职加薪跳槽,只是对于技术人来说,技多不压身,以下为个人经验分享,不喜勿喷。

以上为背景,下面我要开始我的表(ZHUANG)演(B)了:

主要讲一下几点:

一、大数据的职业规划方向

二、大数据开发工程师需get技能

三、如何系统的学习

一、大数据的职业规划方向
学习目的在于工作上的运用,以下为大数据方向的三个岗位,附上薪资待遇。

1. 大数据售前工程师、大数据运维工程师(HCNA)10-15K

2. 大数据开发工程师、大数据平台开发工程师(HCNP)15K-20K

3. 大数据科学家、大数据架构师、大数据高级分析师(HCIE)25K-50K

4. 其他(数据挖掘工程师、仓库采集开发工程师)12k-25K

二、大数据开发工程师需get技能
附上一份比较权威的大数据工程师技能图(图侵删)

总结如下:

必须技能10条:

01.Linux 基本操作

02.python&爬虫介绍

03.hadoop分布式集中

04.离线数据处理

05.实时数据处理

06.ETL与环境相关

07.大数据应用与数据挖掘

08.java高级(虚拟机、并发)

09..HBase(JavaAPI操作+Phoenix )

10. Kafka

11. Spark (Core+sparksql+Spark streaming )

12.CDH集群

这张图可能对技能的掌握说的更全面。

三、如何系统的学习
  我本人是17年年初开始自学,自学了Linux 基本操作,这个很好学,领悟能力还可以就看书,不行就看视频重复看,大概一周可以搞定。

然后就学习了CDH集群搭建,Python爬虫,我是java后端开发,这些网上找点资料看点书,很好学,上手也很快。

这里重点推荐《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》必看书籍。

接着开始学hadoop,hbase,hive,scala,spark,python,kafka这些点,啃到hive的时候,人就有点晕了,按理说编程语言有相通性的,我买了相关书籍《HBase权威指南》《Hive开发指南》《快学Scala》《Spark 快速大数据分析》,然后逛了很多人的博客,我不知道自学的人是否有跟我一样的困扰,书的内容感觉可以看懂,但是看完也不知道怎么用,然后也不会将所学的这些东西进行拼装和运用。

然后我就停留在这一阶段,停了1个多月的学习计划,后面公司同事离职跳槽跟女友吵架分手等等遇到一些事情,我又想起还是要规划下自己的职业生涯,顺手报了个网校,遇到了还算不错的老师,这个学习周期6个月就算结业了。计划是想熬完过年再跳,跳槽的人都知道的,金三银四~

这里提醒一下,如果你觉得自己看书效率太慢,或者容易思维不通的情况,你可以在网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课,相反的话就自己看书。自制力不强的人就没什么好推荐的,你什么都不适合学。

以上反正我把需要掌握和学习的知识点告诉你了,你自己有时间和精力的话,就对应的去研究就好。学习大数据可以关注公众号   程序员大牛  有资料视频大家一起讨论学习。

对于小白学习大数据需要注意的点有很多,但无论如何,既然你选择了进入大数据行业,那么便只顾风雨兼程。正所谓不忘初心、方得始终,学习大数据你最需要的还是一颗持之以恒的心。

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