如何提升自己的大數(shù)據(jù)職業(yè)道路？

你好，這問(wèn)題特別好，想提升自己的大數(shù)據(jù)職業(yè)道路。看你想從事大數(shù)據(jù)研發(fā)還是大數(shù)據(jù)其他崗位。為什么這么說(shuō)呢？因?yàn)橐菑氖麓髷?shù)據(jù)研發(fā)，比較其他崗位難度大。前景更好。

我重點(diǎn)講講大數(shù)據(jù)研發(fā)需要做什么？讓自己職業(yè)發(fā)展更高，路更寬。做研發(fā)，技術(shù)才是王道。咱們先來(lái)說(shuō)說(shuō)要掌握哪些技術(shù)。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，Java基礎(chǔ)知識(shí)要求都很高。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)包括：數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)組成原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、軟件工程等知識(shí)。這些知識(shí)要掌握扎實(shí)。Java基礎(chǔ)也一樣，大數(shù)據(jù)各個(gè)組件都是用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，所以Java基礎(chǔ)必須掌握好，還有JavaWeb相關(guān)框架，比如Spring-boot,Mybatis等等。

二、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈各個(gè)組件運(yùn)行原理和常用操作。核心框架有兩個(gè)：Hadoop和Spark。Hadoop相關(guān)組件包括：Hadoop（Hdfs+MapReduce）、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka、Oozie、Impala、Hue、Zookeeper等。這些組件也是目前大數(shù)據(jù)技術(shù)使用最多的。Spark是基于內(nèi)存計(jì)算的引擎，提供大量計(jì)算高級(jí)引擎庫(kù)。這里面主要包括：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX五個(gè)核心庫(kù)。前三個(gè)庫(kù)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下使用比較多，后兩個(gè)庫(kù)機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能場(chǎng)景下用的多一些。技術(shù)有一定門檻。學(xué)習(xí)者要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。如：微積分、離散數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論統(tǒng)計(jì)等掌握好。

三、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景解決方案，這里解決方案不是技術(shù)層面的PPT講解。而是在某個(gè)場(chǎng)景下，用那個(gè)組件在遇到技術(shù)難題時(shí)怎么解決。比較用Hbase海量數(shù)據(jù)毫秒級(jí)查詢。好多公司數(shù)據(jù)量很大了，應(yīng)用場(chǎng)景要求實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)查詢。應(yīng)該怎么解決呢？這種解決方案也是技術(shù)核心。

四、行業(yè)技術(shù)擴(kuò)展，大數(shù)據(jù)行業(yè)可以擴(kuò)展到物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域。云計(jì)算服務(wù)器可以做為大數(shù)據(jù)集群的物理節(jié)點(diǎn)，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)采集數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中，做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)分析。長(zhǎng)期規(guī)劃，分析出來(lái)的數(shù)據(jù)可以做人工智能訓(xùn)練標(biāo)簽，提供人工智能分析結(jié)果。

總之、大數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展前景一片大好，想從事這方面的人，一定要掌握好基礎(chǔ)知識(shí)。不斷學(xué)習(xí)，提升自己，還是那句話。技術(shù)才是王道。

我從事九年軟件研發(fā)，六年大數(shù)據(jù)研發(fā)工作。大家有問(wèn)題，可以關(guān)注，私信我。謝謝大家！！