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        轉行大數據從何學起?如何順利找工作

        • 發布:Java培訓
        • 來源:大數據培訓
        • 時間:2019-10-28 14:50

        我有Java基礎,想學習大數據,該怎么開始?怎么找工作?看網上是說先學習Hadoop,但是發現了spark,說是比Hadoop優秀,我很疑惑現在該怎么入手,Hadoop與spark又該學哪個?還是兩個都學,先后順序又是怎么樣?找不到合適工作怎么辦?

        一、前輩回答

        從目前我遇到過的面試者和看過的簡歷來看,凡是沒有過大數據項目經驗的人,簡歷寫出花來都是扯淡。部署一個集群,裝一個Hive,HBase什么的根本就不叫大數據(有的公司甚至部署Hadoop只用HDFS,每天處理5GB數據,這是我面過的一個人告訴我的他的工作經驗)。一次處理1個TB以下的數據都不叫大數據(我還在權衡,是不是要提高這個量級)。

        大數據是建立在數據科學基礎上的,對編程、算法,分布式計算、統計學,線性代數,機器學習,系統構架都有比較高的要求。而且要看英文就像看中文一樣(這條很重要,我一般對于不積極主動看英文資料的人沒有什么太大的期待)。

        我的建議是不要管什么Hadoop,Spark。把基礎打牢,只要編程技巧和算法精通,能看英文文獻,順便學點概率統計,隨便去哪個公司都能應聘大數據的崗位,等有了項目環境,上手Hadoop或者Spark還不是分分鐘的事~

        二、問題分析

        1、關于沒有相關工具的經驗,難以找到合適的工作的問題

        這不是很正常么?看好招聘的要求,人家要有經驗的,你沒經驗,不是肯定碰壁么!問題是你想做的工作如果是日常使用、維護Hadoop,這不叫做大數據,這叫做運維。結合自己的興趣和能力,在自己求職的時候為自己定位,才能找到令人滿意的工作。

        2、關于很多公司數據量不是特別大的問題

        這樣的公司不是做大數據的,別去。他們不過是跟風,忽悠股東,忽悠媒體的,說不定哪天就把這個部門廢了,你自己還啥都沒學到。

        3、還是關于大數據的『大』的問題

        大的幾個維度業界通常用4個V來衡量,Volume、Variety、Value、Velocity,也就是體積大、變化大、價值大、速度大。很多工具(包括Hadoop,Spark等)都是為了解決這4個大問題才設計的。

        你沒有滿足4V的數據,一是沒必要用這種工具;二是即使用了因為沒有真實的場景,你也難以理解這其中的難點(好吧,就算是坐運維,部署3臺機器和部署1000臺機器用的方法和手段都是不同的),你學到的是單機版的Hadoop,生產中真正需要人來解決的問題你都不會遇到。

        4、如何開始以及如何提高?

        我的觀點是學好編程,打好基礎,數學、英語要牛逼。三本的那位同學,既然起點已經落后是不是要更加努力一些呢?

        還在上學的學生通常對于學好編程的理解很淺顯。科班出身當然是優勢,不過你要去GitHub去找一個Star數10000以上的小型項目(類似Flask這種,而不是Django這種,在Github的搜索欄里輸入『stars:>;10000』可以搜索star數超過10000的項目),去讀一下源碼就知道我說的學好編程是什么意思了。自己寫不出這樣的項目,還不能叫做學好了編程。

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