大数据职业规划所感所悟

大数据方向的职业发展规划的个人的积累：

逐步提升方向      

大数据业务：用户行为、风控、征信。。。等

hive + java + 算法 + 业务 +架构（高并发）

 

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linux运维工程师 转型 大数据运维工程师：精通linux，hadoop、spark、storm、hbase（源码级别）集群的搭建与运维，集群的升级、二次开发（修改源码）、故障解决和排查，会一些编程语言，和脚本语言

R、SAS传统的分析师 转型 数据分析师：R、Spark R、分析算法、分析模型的建模

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大数据ETL开发工程师：Hadoop基础知识，Hive精通，SQL和ETL（数据的抽取、转换和导入），原始的大日志->数据仓库（多个表）；java基础、python、shell脚本基础

（大数据金字塔的最底端，职业瓶颈非常有限）

钻研Hadoop、学习（北风的两套Spark课程）、自学Storm（北风）、精通java编程

转型

大数据开发工程师：Hadoop（HDFS、YARN，MapReduce过时），Spark，（Storm），J2SE（Java基础编程），Python、Shell，Hive（SQL），HBase，MySQL；负责写纯的MapReduce、Spark、Storm、Hive，程序，Eclipse建立工程，写完打成jar包，配置到公司的调度平台定期运行；要不就是部署到线上机器，等着J2EE平台来调用。

职业发展前景、薪资，肯定是比第一种要高一些的（至少高30%）

平行

J2EE开发工程师</