程序员和大数据
首先JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。
现在学习JAVA的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，根据目前的行业动态，JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超，因为JAVA程序员的加班时间过长导致，所以大批JAVA工程师前辈已经先一步进军大数据了。
我们都知道Java语言在编程中的地位不言而喻，近年来，我们都知道很多学java的朋友，在java的基础上开始学习以hadoop为首的大数据方向的语言，本文我就来分析一下为什么越来越多的java工程师开始转向hadoop？
Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。
Hadoop的发音是[hæ:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短、容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处，小孩子恰恰是这方面的高手”。
Apache Hadoop官方定义是：Hadoop项目™®是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。
转自知乎
㈡ 程序员转行大数据是个明智的选择吗
程序员又被人们戏称为“程序猿”，虽然薪资不低却依然掩饰不住悲催的命运：加班、单身成了这一职业的代名词。而最重要的，是职业发展限制性较高，常常有程序员忧虑自己的职业只是一碗青春饭。而正在这时候，大数据时代来临了，程序员们仿佛看到了希望的曙光，想要投身大数据行业。那么，程序员转行大数据是个明智的选择吗？
除去个人因素，大数据的确具有十分强大的发展潜力。从国家政策到国内各大企业的重视程度，无一不在为大数据时代的腾飞积蓄着力量。而且，不同于传统的IT行业，大数据行业其实更像是一个工具，也可以说是各行各业的一个神器。它的应用范围十分广泛，几乎360行，行行都能利用大数据分享到不小的红利。大数据技术能够精准地引导企业进行企业决策，把企业从传统的“凭经验吃饭”的套路中解脱出来。从此以后，再也没人说“嘴上无毛，办事不牢”了，经验代表过去，而大数据代表着未来。大数据工程师经过多年的历练，说是企业的“军师”也不为过。而广泛的行业范畴更为大数据专业人才提供了无限的可能。可以说，大数据给了人们一个更广阔的发展空间，无限的发展可能。而相比之下，程序员的发展空间就会显得局促很多。其实，任何行业都不是一味的黯淡无光和一味的前途无量。还是需要看个人的喜好和专长。如果你对大数据感兴趣，欢迎来报名光环大数据培训班，相信你会有一个美好的将来！
㈢ 大数据分析工程师和程序员的区别
数据分析要掌握很多业务能力，并不仅仅是编程。
他需要，把海量的信息分析整理成有价值的信息，这就需要他有市场营销的能力，而且是方方面面的业务能力
㈣ 请问大数据分析师需要996吗和程序员相比会好些吗
大数据分析师可能也是需要996的
大数据分析师也是程序员的一种，一般是使用sql来分析大数据。
真正的大数据分析师也是需要写代码的，一般都是用来处理大数据的代码，所以也是需要加班的。
㈤ 大数据和JAVA 程序员哪个工资高
这个没法比，就算同是做同一行的，工资也和地域、公司等有关。
㈥ 大数据和软件开发哪个方向好
大数据和软件开发，其实准确来说，大数据也是软件开发当中的一个方向。版
软件开发，权猜测你指的应该是开发工程师、程序员一类的，从职业范畴来说，大数据开发也涵盖其中。从就业前景来说的话，大数据是目前比较热门的方向，薪资待遇在程序员群体当中也是拔尖的。
大数据具体来说，还可以细分方向。比如说大数据开发，主要是技术类工作，数据系统平台开发、数据应用开发、ETL开发、系统运维等工作，这方面的工作，现在需求普遍，待遇也好。
还有大数据分析挖掘，尤其是挖掘算法方向，现在也很受重视，尤其是是BAT大公司，数据资源多，这方面的岗位需求也多，待遇超出同级别其他很多岗位。
㈦ 有人在好程序员学大数据吗
可以来参观学校也有大数据
㈧ IT程序员可以从事大数据开发方面的工作吗
1、Java程序员
作为Java开发者，你对软件工程的规则已经了然于心，能够设计软件系统执行复杂任务。数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学，主要是基于数据和算法的软件系统。
对于Java程序员来说，第一步需要了解机器学习的各种算法：现在有哪些算法，都能解决哪些问题以及如何实现。另外还需要学习使用R和Matlab等建模工具，此外WEKA、Vowpal
Wabbit和OpenNLP等库也为大多数常见算法提供了经过验证的实现方法。
2、Python程序员
如果你是Python程序员，对软件开发和脚本编写一定很熟悉，也许已经在使用很多数据科学中常见的库例如NumPy和SciPy。
Python对数据科学应用的支持很好，尤其是NumPy/Scipy, Pandas, Scikit-learn,
IPython等用于探索性分析的库，以及可视化方面的Matplotlib。
在处理大型数据集方面，多学些Hadoop及其与Python的流式集成。
3、统计学家与应用科学家
如果你有统计学或者机器学习的背景，那么你很可能很多年前就开始使用诸如R, Matlab或SAS进行回归分析、聚类分析等机器学习相关任务。
R、Matlab和SAS是很强大的统计分析和可视化工具，对于很多机器学习算法都有很成熟的实现方法。
但是，这些工具通常被用于做数据勘探和模型开发，很少单独用来开发产品级的数据产品。在开发端到端的数据产品时，大多数情况下，你需要需要同时用到其他软件模块如Java、Python等，并与Hadoop等数据平台整合。
显然，熟悉一门或者多门现代编程语言，例如Python或Java是你的首要任务。此外，与有经验的数据工程师紧密合作将有助于更好地理解他们开发生产级数据产品所用到的工具和方法。
4、业务分析师
如果你的背景是SQL，那么说明你已经跟数据打交道很多年了，你很清楚如何通过数据获取业务分析结果。Hive能让你以你熟悉的SQL语言访问Hadoop上的大数据集，因此是你步入大数据殿堂的首选。
数据产品通常需要使用SQL无法胜任的高级机器学习和统计，因此对于业务分析师来说，进入数据科学领域的第二个重要步骤就是在理论层面深入了解此类算法(例如推荐引擎、决策树、NLP)，并熟悉目前的实现工具如Mahout,
WEKA,或Python的Scikit-learn。
5、Hadoop开发者
作为Hadoop开发者，你一定已经了解了大数据集和集群计算的复杂性。你还可能熟悉Pig、Hive、HBase并有丰富的Java经验。
第一步，你需要深入了解机器学习和统计，以及这些算法面向大数据集的高效实现方法。Mahout是个不错的开始，可以在Hadoop上实现上述很多算法。
另外一个需要关注的领域是数据清理(data
cleanup)，很多算法在建模前都会为数据分配基本结构。但不幸的是，现实中数据大多很“脏”，清理这些数据是数据科学中一项很繁重的工作。Hadoop通常是建模前大规模数据清理和预处理的工具选择。
㈨ 为什么说程序员学大数据靠谱
1、大数据仅仅是一门交互量大的数据库，本质上还是编程思维跟算法的比拼。这种学语言就是学编程的态度很无语，数学物理学英语都是要专心钻研的地方。不然，就停留在需要啥学啥的水平，永远就是写hello world的命。
2、大数据企业众多，逐步形成产业化。从08年开始，大数据就成为互联网信息领域的大热门。由此而来，大数据企业像雨后春笋般层出不穷。纯粹做大数据服务的公司，全国就有数百家之多。另外，更有成千上万家企业是主要利用大数据来驱动业务发展的公司。
3、大数据人才需求量大，薪资相比其他行业遥遥领先。数万家的企业都把大数据当做企业业务发展的制高点，都在不惜代价的抢滩大数据人才。就拿互联网金融行业来说，不低于一万家企业，平均每家企业都需要10人以上的数据人才，BAT就更不用说了，每家的数据人才都是以千计。据初步估计，2020年国内数据相关的各方面专业人才需求量达数百万，缺口百万级以上。在这样的情势之下，大数据人才的薪资往往都起点高，增长迅速，一个硕士毕业两年熟悉某一类模型算法的人员，月薪低于2万基本上是招不到的。
4、大数据代表未来高科技发展方向，不管是智能社会、智能城市、智能社区、智能交通、智能制造、智能理财等等，都依赖于大数据基础，这是多么巨大的市场和发展机遇。所以，在现阶段，无论你何时去决定投入，都有非常大的机会，至少未来十年，大数据一定不会衰落。
5、如果从我个人的角度上来说，如果您对大数据感兴趣，那么我觉得程序员适合学习大数据，首先我们有先天的优势，那就是我们都是技术出身，对软件和系统有天生的敏感度，另外就是程序员的逻辑思维都相对来说较强，那么就对于数据的挖掘和数据的分析存在着很大的优势。
6、程序思维的角度上来说，任何语言都是相通的，只是语法不同而已，那么无论是哪个方向的程序员学习大数据必学语言java都比别人要快，只要语法和面向对象的思想转变即可。所以这类基础性的技术类应用，我们掌握起来就会快了很多。 同样的道理，对于Spark、hadoop大数据开发技术，我们学习起来也非常的顺手。这就是我看到的程序员优势。
7、对于大数据的未来，会渗透到行业的各个角落，任何地方都脱离不开大数据的范畴。人工智能、云计算、云医疗等，都是现在炙手可热的行业标向，这些完全脱离不了大数据的支撑，由此我们就应该清晰的认识到大数据的重要性。
㈩ 大数据和Java有什么关系呀
1. 大数据组件使用Java开发，不用自己管理垃圾回收
目前有很多大数据开源项目都是使用Java来开发，比如Hadoop、Hive、Flink、HBase等等，使用Java开发有一个好处就是不用自己去管理程序对象的内存释放，极大的提升项目的快速开发性。
在C++语言中，每当你创建了一个对象指针，你都需要在项目结束或者程序退出的时候，自己去一个一个的释放你创建的指针，稍微有点不注意，可能就会造成泄漏。对于成千上万行代码，有时候程序员因为粗心，很容易就会忘记释放指针，结果就会导致内存泄漏。
而在Java中，由于Java虚拟机自动帮助我们去释放无用(对象引用不可达)的对象，内部也会根据堆内进行分代垃圾回收，同时有多种垃圾回收器可供选择，这极大的帮助了程序员更好的开发项目。所以很多大数据组件选择Java进行开发。
2. 目前使用Java开发的人数非常多，便于大数据项目推广
大数据开源项目使用Java开发的另外一个原因，就是目前在全球使用Java语言的人数最多，Java编程语言流行度非常高。在推广大数据开源项目时，可以更好地让其他同学了解。下面是2019年9月TIOBE编程语言排行榜：
Java以16.661%排在第一，C语言紧随其后。比例越高，代表编程语言在程序员中越流行，从而代表语言的使用人数也越多。
程序员在学习大数据组件时，肯定要对组件进行深入研究。研究的过程中，肯定少不了看项目的源代码。如果大数据组件选择一门非常冷门的编程语言来进行开发，估计很多程序员在看到源码时，就不想研究这门大数据组件了。选择Java语言开发，让更多的程序员不会因为语言的不熟悉性， 而放弃对这么大数据组件的研究。