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作为程序员，都有一种相同的焦虑——即当一次又一次的新技术浪潮袭来，总会不由自主的拼命跟随，总是担心如果不紧跟新技术的潮流，将会被时代所抛弃。

近几年，技术浪潮一波接着一波，从物联网、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、自动驾驶，再到如今的区块链，每一次技术浪潮来临，都受到资本和市场的极度热捧。而大量的程序员也加入了热门技术的创业大军中，这无疑加剧了身边朋友的焦虑。

其实类似这样的焦虑很正常，人无远虑必有近忧嘛，也是人之常情。古人有云：“居安思危，思则有备，有备无患，敢以此规。”

但人的精力毕竟有限，不可能跟随每一波技术热潮，到底该如何选择，想必大家心里也充满了疑问。

从长远考虑，肯定是那种淘汰慢，能够与经验积累成正比，容易形成知识壁垒，不容易被取代的技术最好了。但实际上，想找这种技术领域其实是蛮难的，这也是程序员普遍缺少安全感的原因，以 Java 语言开发为例，工作 5 年与工作 3 年的差距大不大呢？

但实际上，有一门技术领域就具备这样的潜力，这就是大数据技术。金山软件资深大数据架构师与大数据专家高扬就曾表示，对于项目管理以及更高级别的职场人而言，大数据能够助其更多的思维层面和辩证看待数据的逻辑，并且在普及性学习工作中，能够了解哪些技术能做什么，优势有哪些。这样的知识对于一个管理者对当前技术形式作出判断，估算难度和成本，以及对开阔创新中的想象力都是大有裨益的，有着重要的积累意义。

同时，根据相关调查数据显示，大数据人才就业薪资普遍较高。以北京为例，大数据开发月平均薪资 30230、数据分析师月平均薪资 11130、Hadoop 工程师月平均薪资 20130、数据挖掘月平均薪资 21740、算法工程师月平均薪资 22640，是不是非常诱人？

此外，数据还显示，在工龄三年以下的人群中，大数据工程师、AI 工程师、全部工程师的平均年薪分别为 29.22 万元、29.98 万元、23.73 万元；在工龄 8-10 年的人群中，三者的平均年薪分别达到了 44.23 万元、45.71 万元、39.91 万元。可见，在大数据领域，随着工作年限的增长，薪资增幅较大。

大数据之所以被寄予厚望，是因为数据已经逐渐成为企业的核心竞争力，通过分析、挖掘数据的价值，企业可提前获知客户需求，预测其消费习惯和趋势。让管理者的一切决断都有据可依，不再盲目，降低企业风险。

近两年，数字化转型浪潮席卷各行各业，越来越多的传统行业开始认识到数据的价值。Informatica 前主席兼首席执行官苏哈比·阿巴斯曾坦言，信息时代唯一最有价值的资产就是数据，想要更好地了解客户、提高企业运营效率及业务灵活度都离不开数据的支撑。

据第三方机构预测，到 2020 年，每一位互联网用户每日就能产生 1.5GB 的流量，一家智能工厂每天将产生 1PB 的数据，而云视频服务提供商每日则将产生高达 750PB 的视频数据。

可见，未来数据规模将达到前所未有的数量级，企业对于数据的管理需求也将极大的提升，对于大数据人才更是如此。

在去年（2017），CSDN 做了一次开发者大调查，调查结果显示，企业构建大数据平台面临的主要问题是人才的缺失。当然，大数据应用规划与技术选型也是困扰企业的现实问题。

但初期接触大数据的朋友，往往比较迷茫，大数据包含的技术繁多，常见的框架非常多，如 Hadoop、Spark、Storm、Scikit-learn、Mahout、TensorFlow 等等，究竟应该从哪里学起，对自身的职业生涯更有帮助呢？

对此，笔者还真不敢乱说，毕竟专业的事情必须交给专业的技术大牛来解答更稳妥。

而由 CSDN 学院精心打造的《大数据就业训练营》由楚门智能数据学院创始人钱老师亲自带队，为想进入大数据行业的程序员们倾情献上，大数据就业特训课程，将可以帮助想学习大数据技术的学生攀升事业的高峰。

课程简介

该课程首推业界最先进技术标准，引领行业技术更新：Hadoop3.0、Hive2.0、HBase1.0、Storm1.0、Spark2.2 等。完整项目贯穿整个教学体系，提供独家大数据云实验室环境，通过实验室感受 TB 级数据分析效果。并有持续 ETL 流程，定时 ETL 流程，多业务并行计算，业务协同管理等场景，做到真实演练。让学员更加深刻体会大数据的独特魅力。

你可以学到

云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。

毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，同时，也会强化原有岗位的新生命力，下面小编就为大家整理了在大数据时代十大热门IT岗位：

一、算法工程师

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。

二、商业智能分析师

算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经发布报告指出，IT职位需求增长最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员，其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。

商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。不过这些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。

三、数据挖掘工程师

数据挖掘工程师是数据师的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫·赛林格创办的数据挖掘公司，将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商，而这种产品推荐引擎系统，也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。

四、咨询顾问(专家)

任何业务部门和任何行业企业，都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代，业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下，IT系统的规划部署和运维，都要有更为精通的专业人士才能胜任，并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。

纽约蒙特法沃医疗中心(montefioremedical center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾经表示，他寻求不仅会建立和使用系统而且还会给予其他员工技术支持的新员工，他说："新的系统意味着你必须有更多的咨询台来处理更多的咨询量。"当然，这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能，但管中规豹我们不难发现，无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言，都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。

五、网络工程师

网络工程师是通过学习和训练，掌握网络技术的理论知识和操作技能的网络技术人员。网络工程师能够从事计算机信息系统的设计、建设、运行和维护工作。

网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业，网络技术一直以来就处于急需之中，美国人力资源公司罗勃海佛国际(Robert Half International)第三季度IT招聘指数和技能报告指出，网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说，网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。另一方面， IPv6 标准、物联网、移动互联等蓬勃发展，使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向，相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。

六、移动应用开发工程师

移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。截至2012年底我国已经有10亿手机用户，移动智能终端用户超过4亿，在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。移动平台智能系统较多，但真正有影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原来PC和互联网上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上，一些前所未见的新奇应用也开始出现，并日渐增多。

移动应用开发，由于存有多个平台系统，因此不同的平台开发者其所面临的机遇和挑战也不尽相同。

七、软件工程设计师

近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮，大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。

PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是软件工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。和算法工程师有点类似的地方在于，软件工程师也需要注重设计模式的使用，一位优秀的工程师通常能识别并利用模式，而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式，而是需要发现在系统中使用模式的时机。

八、数据库开发和管理

数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现，要求我们实时采集、分析、传输这些数据集，在对基础设施提出严峻挑战的同时，也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。

知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理，需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等，也得会越来越受市场欢迎。

九、系统架构师

系统架构师，又称企业架构师或者系统设计师，是一个最终确认和评估系统需求、给出开发规范、搭建系统实现的核心构架，并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。因此他/她应该是特定的开发平台、语言、工具的大师，对常见应用场景能马上给出最恰当的解决方案，同时要对所属的开发团队有足够的了解，能够评估自己的团队实现特定的功能需求需要的代价。系统架构师负责设计系统整体架构，从需求到设计的每个细节都要考虑到，把握整个项目，使设计的项目尽量效率高、开发容易、维护方便、升级简单等。

相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位，系统架构师的规划部署能力显得尤为重要，它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。

十、系统安全师

系统安全工程师是指能够预防和保护电脑不受病毒攻击，同时对被攻击的电脑有一定的救护能力的计算机软件方面的人。

无论网络、计算、存储还是系统架构，都需要关注安全问题，而安全在现在的云计算环境下，个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。尤其是企业在构建云计算环境、提交或者收集海量数据进行处理分析、存储和传输等等一系列环节，都会面临新的挑战。这种挑战势必会需要有更多更专业的技术人才帮助解决这些问题。相比传统来说，系统安全师将更多的会结合具体的业务展开，而根植于系统平台和底层基础设施的系统安全，则更多的会出现在运营商、服务商对此类人才的需求上。

虽然美联储因通货膨胀不够高加息迟缓，但美国经济上行势头一直在持续，表现之一为就业市场状况良好，许多公司对程序员的需求十分旺盛。程序员在美国是妥妥的中产工作，根据美国劳工统计局的数据，程序员工作的平均年薪为10.35万美元，2016年新增职位数为12.56万个，未来十年的增速为24%，远超平均值。

Stack Overflow公司每年均会在多个维度进行全球程序员调查，因为包括编程语言的上升/下降趋势，薪酬中位数和工作多样性等，目前其年度调查已经成为程序员市场最重要的风向标。

2018年度的Stack Overflow调查共采样10.15万名程序员，调查问卷包括100个问题，Stack Overflow在其博客提供调查报告的全文，感兴趣的人可以去其博客阅读。

从报告中可提取的关键点包括：

JavaScript连续第六年成为最受欢迎的编程语言

Python继去年超过PHP后，今年超过C#

Python是增速最快的语言

Node.js是未最流行的framework

React超过.NET Core升入前三名

因为采样的广泛性，Stack Overflow的调查成为观察程序员需要掌握何种语言的就业前景更宽广一份报告。

下面是在Stack Oberflow的调查中名列前茅的14种编程语言

1.Javascript

Javascript虽然与Java语言有着类似的名字，但两者并没有关系。Javascript是程序员用来进行网站前端设计的一种必备语言，因为使用的广泛性所以被称为最流行的编程语言。

2. HTML

严格意义上讲，HTML并不是一种编程语言，不过在构建网站架构中，HTML是不可少的，所以排名第二

3.CSS语言，是Cascading Style Sheets的缩写,是被广泛用于网站设计和浏览器应用app的一种语言

4.SQL语言，是Structured Query Language的缩写，是程序员处理大量数据、管理数据库的必备。大多数时候与另外一种语言PHP结合使用。

5.Java是太阳系统公司在1991年发布的编程语言，最初用户管理电视系统，甲骨文公司收购太阳微系统公司后，将Java升级为一个强大的语言，Java是现在程序员用户搭建安卓应用app的最常用语言。

6.Bash/Shell语言，Shell在严格意义上也并非编程语言，Shell脚本引导运营系统自动运行事先安排好的命令列表。

7.Python发布于30年前，因为其高稳定性收到追随者的喜爱，许多程序员认为Python是编程新手最容易上手的一种语言。在程序员最想学的编程语言上排名第一。

8.C#语言是微软发布的，是更流行的Java语言的竞争对手，被许多商业软件开发者使用。

9.PHP语言被用于开发大量调用数据的网站和移动应用程序。PHP也被用来搭建WordPress和Facebook的程序，不过许多程序员厌恶PHP。Stack Overflow的创始人Jeff Atwood曾写道“PHP不过是一种随机收集大量东西的语言，是关键词和函数的数据库爆炸。”

10.C++是C语言的一个分支，最初发布于1983年，被用于开发从桌面应用到服务器架构等。

11.C语言是最古老 也最常用的一种编程语言，最初发布于1970年代，其著名并仍被广泛阅读的指南手册《The C Programming Language》发表于1978年。

12.微软于2012年发布的编程语言 Typescript相对年轻，其与大量使用的JavaScript关系密切，被程序员用来开发大型应用程序。

13.Ruby语言因易于阅读和编程而广受赞誉，Rails是Ruby的附加framework，两者结合可轻松构建网页应用程序。该语言的标签是“

程序员最好的朋友”。

14.Swift是苹果公司2014年发布的编程语言，被誉为搭建应用的更好 和更简单的方式，使用Swift已经成为一种潮流，打车应用Lyft与其他科技公司均使用Swift语言开发其iPhone应用。

最近有不少初学者来问到，学习大数据，学习spark公司主要使用那些语言编写，每听到这一个问题，起码还是很不错的，证明你已经开始学习大数据了，并了解大数据Spark是可以使用多种语言来实现开发的，那就是Java、Scala、Python和R语言都可以使用，那简单分析一下：

首先Java，是现阶段使用较为居多，为什么呢？是由于玩Java转到大数据人数太多人的缘故，所以很多人都喜欢使用Java，也有的是由于公司为了维护和人才的使用考虑，会选择使用Java语言开发，也有的是因为平台会有Hadoop的MapReduce老程序与Spark任务混合使用，为了平台统一开发语言而选择Java，也有的公司为了对接外面项目而选择通用性比较强的Java语言开发。

Scala，也可以是说大数据Spark开发的主力语言了，因为当你学习Spark后，就一定会对Scala有进一步的研究与学习，因为为了学好Spark技术你需要研究源码、需要更简洁快速开发项目。从而Spark大数据开发语言Scala是最多。

Python，在机器学习、AI的崛起，也有很多人青睐的语言了；还有一波人喜欢，那就是大数据分析人员，在SQL与spark SQL 使用Python来进行脚本调度。

R，这个现在小编也是用不到，就不多说了，有了解大神可以给补充，留言评论，感谢！

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我们目前通过大数据监测到很多人在关心百度小程序和小程序，整个市场容易用的选择，以及还提到了今日头条的小程序。就目前我们所看到的小程序市场和趋势来讲,未来小程序必然成为整个应用市场中比较主流的一种做法。它的便利性，便捷性和可控制性，以及互动性强的这些优势，会逐步应用到所有的程序应用当中去。实际上这是整个互联网技术进一步向前发展和进一步拓展的一个风向标。从最早的静态html语言到h5，实现了自由拖拽和自适应强的一个过程。同样的小程序通过在腾讯，微信相关的应用当中，得出一个总结性的经验，就是他的日活和他的便捷性逐步得到大众的认可。那么在如此汹涌的一个市场爆发的前景下，我们该如何去选择和开发呢？？

实际上在我们看来，无论是百度小程序还是今日头条的小程序，我们都独立的分析和看一看他们的布局和他们的想法。实际上对于百度小程序来讲，目前我们从入口和审核的过程中可以看得出，他们只是在尝试而已。就像当年百度的电商平台一样，是紧随潮流和跟随这个时代发展中针对这个风口的一个浪潮而已。，因为百度在小程序开放的过程中依然要使用，邀请码以及非常执着的审核入口。我们也从后续的开发文档中可以看得出来，她实际上布局和，用途和微信小程序是差不多的。但是百度如此做，只是相当于在移动互联网或移动布局上面，增加一些新的活力和一些元素。百度擅长于搜索引擎这一块，因此在未来的搜索引擎中添加小程序的这个元素是必然可能的一个风向。但是目前来讲我们知道，百度的小程序需要依托在百度APP上去使用，那么APP使用的用户到底有多少呢？只有百度自己才知道。是百度的小程序，背后所占领的流量，是百度小程序最大的依托和靠山。

那就目前来讲，肯定作为今日头条来讲，它是未来可能要去放大的一个过程，而是未来如何将这些小程序分布，或者将它扩散到其他几个应用当中去，也是目前他们应该也在考虑的问题。但实际上来讲，小程序作为一种依附性的产品，也就是他必须要找到互补，必须要有一个主体的产品，给予他去依附才能够正常的使用。在今日头条疯狂的征服过程中，他们现在做的最大的一件事情和最多的一件事情就是将流量变现。但是如果他们的开发部门能够将，这个小程序落为他们未来开放过程中必经之路的话，那么，未来也是比较有前景的。最起码现在所有的互联网风向标都指向未来的移动互联网。

实际上所谓的小程序总结出来，他们有一个非常好的一个优势，就是在于它是一个轻量级的应用。什么叫轻量级的应用呢？就是它本身的体积比较小，功能比较多，谁用的属于泼妇式的瀑布流加载模式，去通过实时获取一些数据而来展现。他相比之下的话，和JAVA开发的程序比较相像，它是通过实施更新和后台注入的形式，在固定的框架上去表现这些，主要表现的内容。 那从目前国内的环境来讲，5G布局还是对小程序或者智能，模块研究的，进一步发展的话，都是为了在移动市场的布局，或者是未来的，应该是指向于移动互联网这一块。

所以作为科技巨头或者传媒系或者是作为互联网应用科技公司的，他们都会去考虑，进入到这个领域当中去，因为要为未来布局，要为未来去做打算，这个谁也说不清楚的事情，万一在未来这个东西模糊，而成为一个公司的救命稻草，也是极为有可能的。所以我们关注的不是哪一家好用，而是作为用户来讲我们都可以用，因为我们选择的余地要比他们本身要选择的余地多得多。所以我们要用好它们，而不是去比较他们，因为你比较出来，你也并不能改变他们。

目前，编程人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。

1、MongoDB--最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。

2、Elasticsearch --为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。

3、Cassandra--开源分布式数据库管理系统，最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。

Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

4、Redis --开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

5、Hazelcast --基于Java的开源内存数据网格。

Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的‘Master’，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。

6、EHCache--广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。

7、Hadoop --用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

8、Solr --开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

9、Spark --Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

10、Memcached --通用分布式内存缓存系统。

Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。

11、Apache Hive --在Hadoop之上提供类似SQL的层。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，可以方便地进行ETL工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言，能够将用户编写的SQL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。目前，已经发布了Apache Hive 2.1.1 版本。

12、Apache Kafka --最初是由LinkedIn开发的高吞吐量，分布式订阅消息系统。

Apache Kafka是一个开源消息系统项目，由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。Kafka维护按类区分的消息，称为主题(topic)。生产者(producer)向kafka的主题发布消息，消费者(consumer)向主题注册，并且接收发布到这些主题的消息。

13、Akka --用于在JVM上构建高并发，分布式和弹性消息驱动应用程序的工具包。

Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业，系统几乎不会宕机。

14、HBase --开放源代码，非关系型，分布式数据库，采用Google的BigTable建模，用Java编写，并在HDFS上运行。

与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

15、Neo4j --在Java中实现的开源图形数据库。

Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全事务特性的Java持久化引擎。

16、CouchBase --开源分布式的NoSQL面向文档数据库，针对交互式应用程序进行了优化。

如果以前没有NoSQL的使用经验，那么理解couchbase的时候关键有两点：延后写入和松散存储。该产品基于Apache CouchDB，并整合了GeoCouch(一个基于Erlang、紧密集成的地理空间索引系统，可支持LBS应用)。

17、Apache Storm--开源分布式实时计算系统。

Apache Storm 是一个能近实时地在数据之上运行用户代码片段的流式数据处理框架。它实际上是一系列连在一起的管道。通常用于简单的分析任务 ，诸如计算，以及清洗，使其常规化，并且准备摄入用于长期存储的数据。

18、CouchDB--开源的面向文档的NoSQL数据库，使用JSON存储数据。

CouchDB 是一个开源的面向文档的数据库管理系统，可以通过 RESTful JavaScript Object Notation (JSON) API 访问。CouchDB落实到最底层的数据结构就是两类B+Tree 。

19、Oracle Coherence--内存数据网格解决方案，通过提供对常用数据的快速访问，使企业能够可预测地扩展关键任务应用程序。

简单来说，Coherence仅支持Java，.NET和C++ API三个版本，这三个都是面向对象的语言，这也说明Coherence和应用开发的亲和性。

20、Titan--可扩展的图形数据库，优化用于存储和查询包含分布在多机集群上的数百亿个顶点和边的图形。

21、Amazon DynamoDB--快速，灵活的全面管理NoSQL的数据库服务，适用于任何规模的要求一致性，单位毫秒延迟的应用程序。

Amazon DynamoDB 是一种完全托管的 NoSQL 数据库服务，提供快速而可预测的性能，能够实现无缝扩展。

22、Amazon Kinesis--AWS上的实时流式传输数据平台。

Web 应用程序、移动设备、可穿戴设备、行业传感器和许多软件应用程序和服务都可能生成大量的流数据(有时达到每小时数 TB)，需要对其进行连续地收集、存储和处理。Amazon Kinesis 就是针对这种需求产生的。

23、Datomic--完全事务，云就绪，分布式数据库，用Clojure编写。

Datomic 是一个灵活的、基于时间因子的数据库，支持联合查询，具有弹性的可扩展性以及支持ACID事务性。Datomic 提供高可用的、分布式存储服务。

　　【IT168 资讯】要处理大数据，开发人员需要了解他们正在处理的业务问题，以及部署架构和数据。为了了解大数据，我们采访了21家公司的22位高管，他们正在帮助客户管理和优化他们的数据，以推动业务价值。我们的问题是：开发者在大数据项目上需要什么技能?以下是他们的的答案。

　　了解业务问题

　　1. 从数据中心的角度来看工作。你有什么数据、你想知道什么、你要怎么填补空白来解决问题?

　　2. 开发人员需要各种技能来处理大数据项目，其中包括以下三项至关重要的技能：A. 清楚地了解公司内部的业务目标范围，以及这些技术如何与各种技术保持一致。B. 在应用程序的中，开发人员需要了解他们正在处理的数据集的商业价值。C. 开发人员作为一个组织的一部分，需要有能够构建和管理一个应用程序的能力。

　　3. 了解用例并找出最佳解决方案堆栈。培养核心基础人才。理解数学结构、框架和模型。了解业务应用程序 ---如何将信息用于业务。有许多工具可以直观地减少初始难度。正如上述，技能的完美结合涉及统计、数学知识、数据建模经验、编程经验以及商业领域的敏锐度。尽管找到具有完美技能组合的个人(一名真正的数据科学家)是相当难得的，但某些工具集和系统可以减轻对编程经验的需求，帮助数据建模部分，甚至减少对深入了解预测背后的数学模型。

　　部署体系结构

　　1. 未来是AI / ML的，同时也别忘了微服务。在云中与AI / ML工具结合起来，这需要不同的、更大的愿景。

　　2. 了解云、微服务、本地分布和安全性。

　　3. 了解流行的开源系统的架构，跟上趋势。

　　4. 系统架构、软件工程、机器学习以及高级分析。

　　数据

　　1. 虽然开发人员掌握了开发流程，但为了扩展平台将会帮助理解Kafka。你不必手动完成所有的编码工作，将会有其他工具来消除连接性问题。

　　2. 利用数据结构来简化流程。使用数据作为容器和微服务的一般资源。智能制造更有针对性和反应性的过程。看质量问题和根本原因。让工作更容易，这样他们就能做出更多的贡献。

　　3. 集成资源来构建应用程序和推荐引擎。补充软件堆栈、ML库和计算资源。结构化数据，使其易于使用。

　　4. 拥抱非关系数据模型，如文档和半结构化。为了分析的目的，经常需要对数据进行非规范化处理。

　　5. 理解结构、维度和变量的基本数据词汇。了解一个给定的变量可以做什么样的分析。

　　6. 如何处理大规模的数据。多用户的并发性应用程序开发人员可以快速获取语言了解数据生态系统的工作原理。

　　7. 开发人员需要使用编程语言、概率和统计，应用数学和算法来获得机器学习的上升趋势。他们还需要了解数据的上下文，最终用户将如何使用数据，以及如何重用数据。他们需要考虑分布式计算和架构，将数据管理恰当地分离到不同的区域，以保持大数据架构的组织性，敏捷性和安全性。DevOps原则也需要被应用到。通过参与整个软件交付流程，数据专家可以帮助其他团队了解软件在生产中面临的数据挑战类型。

　　8. 数据工程和数据科学是一个大的分支。虽然对数据科学的基本知识只需要有所掌握，但对不同数据技术的深入了解却是必要的。尽管NoSQL很受欢迎，但SQL仍然是查询数据的标准。开发人员需要了解不同的部署选项——云本地、容器和流行的部署选项。对数据库和系统概念(如一致性保证、事务边界、系统体系结构、保证和职责等)的良好理解将帮助开发人员了解环境、对技术进行分类、并识别他们应该研究的技术。

　　其他

　　1. 了解使用Apache Spark的AI/ML的开源选项。不要局限于大型框架，简化的框架可能更实用。

　　2. 对于Hadoop、MapReduce和Python来说，所需的技能非常不同。大多数开发人员都对这些技术有一定的兴趣。决定某一项技术，集中精力深入到那个领域。在JavaScript、Node、Java或移动设备上使用iOS构建应用程序。在分析中，有很多SQL，它不会消失。C和c++对性能有好处。Java和Python可能拥有最多的数据库支持。

　　【IT168 评论】“什么样的应用程序是一个伟大的应用程序呢?”这个问题困扰行业专家多时，大家各执己见一直到现在都还没有定论。

　　如果要说“一个成功的移动应用程序开发的关键因素是什么?”那么，大数据和数据分析的贡献不可磨灭。每天客户都会产生数百万字节的数据被移动应用程序开发者利用，用户不仅需要及时了解他们的移动体验和实时情景，而且还要在多个设备上都享受到其服务，并为其决策提供足够的支撑。

　　使用和理解大数据

　　目前，用户产生的数据量已经超过PB级，原始数据或信息的数量达到了数个ZB级，并且还在增长，未来数据量预计可能会达到YB级。

　　事实上，之前创建的全部数据量都比现在产生的非结构化数据量要小，所以借助高级分析将这些大量数据转换为相关信息是极具价值的。在这篇文章中，我们将关注大数据如何为移动应用程序开发奠定坚实的基础，以及如何影响企业的营销结构。

　　制作客户驱动的移动应用程序

　　一个好的应用程序必须要易于使用、快速、无缺陷，极具吸引力，最重要的是，它必须能够尽可能地满足用户的需求。因此，使用大数据分析仔细分析客户，可以开发更具可用性的应用程序，并且能够真正满足客户的需求。

　　创新和优秀的应用程序的最佳想法的主要来自于用户体验。通过了解客户在使用应用程序时的具体行为及其与应用程序的交互方式，移动应用程序开发人员可以实现增强现有应用程序的解决方案，并为新应用程序制定以用户为导向的理念。

　　大数据加速用户体验分析

　　如前所述，应用程序开发需要全面分析客户体验。大数据概括了用户行为的全部细节，可以将用户体验融入到应用程序开发中，从而指出生动的点。然后，通过分析他们对应用程序的集体行为来传达用户的完整需求。

　　移动应用程序开发人员可以通过分析类似的应用程序背后的大数据，从而创建出更符合用户想法的新的应用程序。

　　例如，如果开发者想要创建类似健康和健身的应用程序，则可以分析者其中评分最高的应用程序，诸如Argus，Runkeeper，Fitstar Personal Trainer等等，并了解用户真正的需求。然后再加上计步器、卡路里计数器等创新功能，更好的服务目标客户。

　　营销的新时代

　　商业智能和大数据让基于知识的移动应用程序变得有径可循，所以一些产品人员就尝试找到电子邮件平台和移动应用程序之间的链接，例如建立营销云电子邮件工作室，敏捷数据信息平台等等。

　　移动应用程序利用大数据分析的能力对于以专业级别定位用户的公司至关重要，从业务分析到运营智能再到市场营销都能提供价值。

　　苹果公司采用供应链管理功能来推动其营销优势，苹果公司的移动应用程序开发人员可以花四天时间将任何产品组装到供应链中。虽然并不是所有的公司都像苹果，但是我们也可以基于此做出一些努力：

　　·通过关联组合当前事件，避免产品受到外部条件的较大影响。

　　·从各种供应链点提取尽可能多的信息和数据。

　　·通过应用分析来预测未来

　　·在丰富的移动界面中提供完整的用户体验地图。

　　·大数据是未来应用的关键一环

　　由于大量用户转向平板电脑和智能手机，移动应用市场预计到2020年将超过1000亿美元。因此，开发更好的移动应用显然是数字技术的未来。

　　与计算机应用程序相比，移动应用程序的波动性更大。简单易操作使其广受用户欢迎。分析大数据是同等获取信息的最有效方式，所以企业在这方面要多多投入。

　　正如我们刚刚看到的，大数据对于未来移动应用程序的开发非常重要。分析专业人士发现通过新技术来分析大量未排序的数据，会在这其中发现很多有趣的新功能，为用户提供更理想和难忘的体验。

大数据并不是一种概念，而是一种方法论。简单来说，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。

随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。

数据分析师是什么？

数据分析师不同行业中获取数据，并通过获取到的数据对问题进行解答。最后还需要以合适的方式对结果进行展示，以辅助企业做出商业决策。一般来讲，数据分析师的任务是对数据进行清洗、分析以及可视化。

根据行业的不同，数据分析师的头衔也可能不同。比如：业务分析师、商业智能分析师、运营分析师、数据库分析师等等。不管头衔是什么，数据分析师都可谓是通才。他们能够胜任诸多岗位与团队角色，同时也能在极大程度上帮助企业做出基于数据的决策。

数据分析师所需技能

编程，统计学和数学，机器学习，数据可视化和通信技术，数据处理和数据集定义

数据工程师是什么？

在大数据的时代，数据工程师的角色愈发地重要。数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。数据工程师是系统的构建者与优化者，所有公司正常运营的基础之一，数据工程师的职责就是保证数据在接收、转移的准确性，并且保证其它用户对数据的可访问性。

和数据分析师不同，他们不太关注统计、分析技能、建模等。他们的工作重点在于数据架构、计算、数据存储、数据流等。因此，数据工程师必须具备相当强的编程能力—包括编写数据查询程序的能力。也就是说，他们的能力必须达到开发运营高手的级别。

数据工程师还负责数据库设计、仓储数据库、建立数据库等。 这就意味着，他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统，比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。此外，非功能性的基础设施问题，如数据的可扩展性、可靠性、韧性、有效性，备份等也由数据工程师来负责。

数据工程师所需技能

数学和统计学，程序设计和计算机科学，分析技能，商业战略

对于招聘市场端在大数据工程师和大数据分析师二个方向所涉及的岗位具体名称如下图所示：

大数据工程师方向：

大数据分析师方向：

总结：

数据工程师的重心在“后端”，他们需要持续的优化数据通道，才能保证企业数据的准确性与可用性。同时还需确保在需要的时候能够顺畅地将数据提供给用户。

数据分析师则是通过使用数据工程师所构建的自定义API来提取新的数据集，并对其中的数据趋势进行识别，同时对异常数据进行分析。分析师们将会对结果进行总结，并以一种清晰直观的方式来展示这些结果，以便于其它非技术团队能够更好地了解他们目前的工作效果。

有了以上信息，数据分析师和大数据工程师之间的差异应该清楚。对于数据驱动的职位来说，通过数据来找到正确的问题，并据此进行更加精确的试验，这就是其最根本的工作内容。进一步的，数据科学领域将不断发展进步，同时也会对相关从业人员提出持续学习的要求。

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前言

大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师，但实际上国内几乎没有研发项目，只能叫做开发。开发程序员的工作大多是重复性劳动，容易产生疲惫感，薪资在工作2-5年内就达到了一个峰值，再要提升就比较困难，这样就导致了很多程序员最终转行做了其他行业。

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。

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[hdu: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。

下面我们来分析一下大数据在未来的优势：

市场需求量大

经常调查显示，去年有很多大小互联网公司都在布局大数据。而目前大数据方面的人才依旧十分紧缺，比如大数据生态Spark需要的Scala工程师。基于Java和Scala等技术密切的关系，有些大数据公司会瞄准JAVA工程师，通过培养转而成为大数据工程师。

如果你先一步在学习JAVA的基础上再学习一些大数据的知识，那么将来你在公司的竞争力会明显大于一般的JAVA工程师，甚至可能提前一步进军大数据行列。

就业方向广泛

JAVA大数据的人才以后可以进行的工作有很多种，下面举几个例子：

（1）大数据开发工程师

基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。

（2）大数据分析师

负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。

（3）Android工程师

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，其源代码是Java。所以市场上见到的手机系统例如MIUI，阿里云，乐蛙等，都是修改源代码再发行的。Java做安卓不单单是指系统，还有APP对于更多的开发人员来说，他们更多的时间是花在开发APP上面。

还有很多其它职位比如大数据挖掘等就不一一说明了。

行业起薪高

下面我们用一张图让大家了解一下大数据工程师和java工程师的平均薪资

通过这篇文章我相信大家对JAVA大数据行业都有一点了解，在这个大家都呼吁的大数据时代，转型做JAVA大数据是一个非常好的选择，我相信即使几年以后大数据依旧是一个很好的领域。