程序員和大數據
首先JAVA的精密，強大，擁有其它語言不可替代的性能和可維護性，早已經是成為最受歡迎的編程語言之一，很多人想進入IT行業，首選的第一門語言就是JAVA。但是，在未來10年肯定是大數據的天下，人工智慧的爆發，將會有大量企業會進入大數據領域，而從JAVA程序員轉JAVA大數據就會有天然的優勢，因為目前大數據的架構基本都是用JAVA語言完成，未來10年，JAVA大數據的需求量會越來越大。
現在學習JAVA的小夥伴，如果想以後不被淘汰，將來勢必會進軍大數據行列，根據目前的行業動態，JAVA程序員由於發展的局限性以及隨著年齡增長，在競爭方面也越來越容易被年輕一代趕超，因為JAVA程序員的加班時間過長導致，所以大批JAVA工程師前輩已經先一步進軍大數據了。
我們都知道Java語言在編程中的地位不言而喻，近年來，我們都知道很多學java的朋友，在java的基礎上開始學習以hadoop為首的大數據方向的語言，本文我就來分析一下為什麼越來越多的java工程師開始轉向hadoop？
Hadoop是Apache軟體基金會的頂級開源項目，是由原雅虎公司Doug Cutting根據Google發布的學術論文而創建的開源項目。Doug Cutting被稱為Hadoop之父，他打造了目前在雲計算和大數據領域里如日中天的Hadoop。
Hadoop的發音是[hæ:p]，Hadoop 這個名字不是一個縮寫，而是一個虛構的名字。Doug Cutting解釋Hadoop的得名：「這個名字是我孩子給一個棕黃色的大象玩具命名的。我的命名標准就是簡短、容易發音和拼寫，沒有太多的意義，並且不會被用於別處，小孩子恰恰是這方面的高手」。
Apache Hadoop官方定義是：Hadoop項目™®是一套可靠的，可擴展的，支持分布式計算的開源軟體。
轉自知乎
㈡ 程序員轉行大數據是個明智的選擇嗎
程序員又被人們戲稱為「程序猿」，雖然薪資不低卻依然掩飾不住悲催的命運：加班、單身成了這一職業的代名詞。而最重要的，是職業發展限制性較高，常常有程序員憂慮自己的職業只是一碗青春飯。而正在這時候，大數據時代來臨了，程序員們彷彿看到了希望的曙光，想要投身大數據行業。那麼，程序員轉行大數據是個明智的選擇嗎？
除去個人因素，大數據的確具有十分強大的發展潛力。從國家政策到國內各大企業的重視程度，無一不在為大數據時代的騰飛積蓄著力量。而且，不同於傳統的IT行業，大數據行業其實更像是一個工具，也可以說是各行各業的一個神器。它的應用范圍十分廣泛，幾乎360行，行行都能利用大數據分享到不小的紅利。大數據技術能夠精準地引導企業進行企業決策，把企業從傳統的「憑經驗吃飯」的套路中解脫出來。從此以後，再也沒人說「嘴上無毛，辦事不牢」了，經驗代表過去，而大數據代表著未來。大數據工程師經過多年的歷練，說是企業的「軍師」也不為過。而廣泛的行業范疇更為大數據專業人才提供了無限的可能。可以說，大數據給了人們一個更廣闊的發展空間，無限的發展可能。而相比之下，程序員的發展空間就會顯得局促很多。其實，任何行業都不是一味的黯淡無光和一味的前途無量。還是需要看個人的喜好和專長。如果你對大數據感興趣，歡迎來報名光環大數據培訓班，相信你會有一個美好的將來！
㈢ 大數據分析工程師和程序員的區別
數據分析要掌握很多業務能力，並不僅僅是編程。
他需要，把海量的信息分析整理成有價值的信息，這就需要他有市場營銷的能力，而且是方方面面的業務能力
㈣ 請問大數據分析師需要996嗎和程序員相比會好些嗎
大數據分析師可能也是需要996的
大數據分析師也是程序員的一種，一般是使用sql來分析大數據。
真正的大數據分析師也是需要寫代碼的，一般都是用來處理大數據的代碼，所以也是需要加班的。
㈤ 大數據和JAVA 程序員哪個工資高
這個沒法比，就算同是做同一行的，工資也和地域、公司等有關。
㈥ 大數據和軟體開發哪個方向好
大數據和軟體開發，其實准確來說，大數據也是軟體開發當中的一個方向。版
軟體開發，權猜測你指的應該是開發工程師、程序員一類的，從職業范疇來說，大數據開發也涵蓋其中。從就業前景來說的話，大數據是目前比較熱門的方向，薪資待遇在程序員群體當中也是拔尖的。
大數據具體來說，還可以細分方向。比如說大數據開發，主要是技術類工作，數據系統平台開發、數據應用開發、ETL開發、系統運維等工作，這方面的工作，現在需求普遍，待遇也好。
還有大數據分析挖掘，尤其是挖掘演算法方向，現在也很受重視，尤其是是BAT大公司，數據資源多，這方面的崗位需求也多，待遇超出同級別其他很多崗位。
㈦ 有人在好程序員學大數據嗎
可以來參觀學校也有大數據
㈧ IT程序員可以從事大數據開發方面的工作嗎
1、Java程序員
作為Java開發者，你對軟體工程的規則已經瞭然於心，能夠設計軟體系統執行復雜任務。數據科學正是關於開發「數據產品」的一門科學，主要是基於數據和演算法的軟體系統。
對於Java程序員來說，第一步需要了解機器學習的各種演算法：現在有哪些演算法，都能解決哪些問題以及如何實現。另外還需要學習使用R和Matlab等建模工具，此外WEKA、Vowpal
Wabbit和OpenNLP等庫也為大多數常見演算法提供了經過驗證的實現方法。
2、Python程序員
如果你是Python程序員，對軟體開發和腳本編寫一定很熟悉，也許已經在使用很多數據科學中常見的庫例如NumPy和SciPy。
Python對數據科學應用的支持很好，尤其是NumPy/Scipy, Pandas, Scikit-learn,
IPython等用於探索性分析的庫，以及可視化方面的Matplotlib。
在處理大型數據集方面，多學些Hadoop及其與Python的流式集成。
3、統計學家與應用科學家
如果你有統計學或者機器學習的背景，那麼你很可能很多年前就開始使用諸如R, Matlab或SAS進行回歸分析、聚類分析等機器學習相關任務。
R、Matlab和SAS是很強大的統計分析和可視化工具，對於很多機器學習演算法都有很成熟的實現方法。
但是，這些工具通常被用於做數據勘探和模型開發，很少單獨用來開發產品級的數據產品。在開發端到端的數據產品時，大多數情況下，你需要需要同時用到其他軟體模塊如Java、Python等，並與Hadoop等數據平台整合。
顯然，熟悉一門或者多門現代編程語言，例如Python或Java是你的首要任務。此外，與有經驗的數據工程師緊密合作將有助於更好地理解他們開發生產級數據產品所用到的工具和方法。
4、業務分析師
如果你的背景是SQL，那麼說明你已經跟數據打交道很多年了，你很清楚如何通過數據獲取業務分析結果。Hive能讓你以你熟悉的SQL語言訪問Hadoop上的大數據集，因此是你步入大數據殿堂的首選。
數據產品通常需要使用SQL無法勝任的高級機器學習和統計，因此對於業務分析師來說，進入數據科學領域的第二個重要步驟就是在理論層面深入了解此類演算法(例如推薦引擎、決策樹、NLP)，並熟悉目前的實現工具如Mahout,
WEKA,或Python的Scikit-learn。
5、Hadoop開發者
作為Hadoop開發者，你一定已經了解了大數據集和集群計算的復雜性。你還可能熟悉Pig、Hive、HBase並有豐富的Java經驗。
第一步，你需要深入了解機器學習和統計，以及這些演算法面向大數據集的高效實現方法。Mahout是個不錯的開始，可以在Hadoop上實現上述很多演算法。
另外一個需要關注的領域是數據清理(data
cleanup)，很多演算法在建模前都會為數據分配基本結構。但不幸的是，現實中數據大多很「臟」，清理這些數據是數據科學中一項很繁重的工作。Hadoop通常是建模前大規模數據清理和預處理的工具選擇。
㈨ 為什麼說程序員學大數據靠譜
1、大數據僅僅是一門交互量大的資料庫，本質上還是編程思維跟演算法的比拼。這種學語言就是學編程的態度很無語，數學物理學英語都是要專心鑽研的地方。不然，就停留在需要啥學啥的水平，永遠就是寫hello world的命。
2、大數據企業眾多，逐步形成產業化。從08年開始，大數據就成為互聯網信息領域的大熱門。由此而來，大數據企業像雨後春筍般層出不窮。純粹做大數據服務的公司，全國就有數百家之多。另外，更有成千上萬家企業是主要利用大數據來驅動業務發展的公司。
3、大數據人才需求量大，薪資相比其他行業遙遙領先。數萬家的企業都把大數據當做企業業務發展的制高點，都在不惜代價的搶灘大數據人才。就拿互聯網金融行業來說，不低於一萬家企業，平均每家企業都需要10人以上的數據人才，BAT就更不用說了，每家的數據人才都是以千計。據初步估計，2020年國內數據相關的各方面專業人才需求量達數百萬，缺口百萬級以上。在這樣的情勢之下，大數據人才的薪資往往都起點高，增長迅速，一個碩士畢業兩年熟悉某一類模型演算法的人員，月薪低於2萬基本上是招不到的。
4、大數據代表未來高科技發展方向，不管是智能社會、智能城市、智能社區、智能交通、智能製造、智能理財等等，都依賴於大數據基礎，這是多麼巨大的市場和發展機遇。所以，在現階段，無論你何時去決定投入，都有非常大的機會，至少未來十年，大數據一定不會衰落。
5、如果從我個人的角度上來說，如果您對大數據感興趣，那麼我覺得程序員適合學習大數據，首先我們有先天的優勢，那就是我們都是技術出身，對軟體和系統有天生的敏感度，另外就是程序員的邏輯思維都相對來說較強，那麼就對於數據的挖掘和數據的分析存在著很大的優勢。
6、程序思維的角度上來說，任何語言都是相通的，只是語法不同而已，那麼無論是哪個方向的程序員學習大數據必學語言java都比別人要快，只要語法和面向對象的思想轉變即可。所以這類基礎性的技術類應用，我們掌握起來就會快了很多。 同樣的道理，對於Spark、hadoop大數據開發技術，我們學習起來也非常的順手。這就是我看到的程序員優勢。
7、對於大數據的未來，會滲透到行業的各個角落，任何地方都脫離不開大數據的范疇。人工智慧、雲計算、雲醫療等，都是現在炙手可熱的行業標向，這些完全脫離不了大數據的支撐，由此我們就應該清晰的認識到大數據的重要性。
㈩ 大數據和Java有什麼關系呀
1. 大數據組件使用Java開發，不用自己管理垃圾回收
目前有很多大數據開源項目都是使用Java來開發，比如Hadoop、Hive、Flink、HBase等等，使用Java開發有一個好處就是不用自己去管理程序對象的內存釋放，極大的提升項目的快速開發性。
在C++語言中，每當你創建了一個對象指針，你都需要在項目結束或者程序退出的時候，自己去一個一個的釋放你創建的指針，稍微有點不注意，可能就會造成泄漏。對於成千上萬行代碼，有時候程序員因為粗心，很容易就會忘記釋放指針，結果就會導致內存泄漏。
而在Java中，由於Java虛擬機自動幫助我們去釋放無用(對象引用不可達)的對象，內部也會根據堆內進行分代垃圾回收，同時有多種垃圾回收器可供選擇，這極大的幫助了程序員更好的開發項目。所以很多大數據組件選擇Java進行開發。
2. 目前使用Java開發的人數非常多，便於大數據項目推廣
大數據開源項目使用Java開發的另外一個原因，就是目前在全球使用Java語言的人數最多，Java編程語言流行度非常高。在推廣大數據開源項目時，可以更好地讓其他同學了解。下面是2019年9月TIOBE編程語言排行榜：
Java以16.661%排在第一，C語言緊隨其後。比例越高，代表編程語言在程序員中越流行，從而代表語言的使用人數也越多。
程序員在學習大數據組件時，肯定要對組件進行深入研究。研究的過程中，肯定少不了看項目的源代碼。如果大數據組件選擇一門非常冷門的編程語言來進行開發，估計很多程序員在看到源碼時，就不想研究這門大數據組件了。選擇Java語言開發，讓更多的程序員不會因為語言的不熟悉性， 而放棄對這么大數據組件的研究。