每晚10点，捕捉技术思考和创业资源的最新动态

无论何时开始都不算晚，真正的挑战在于是否敢于打破现状，是否有决心做出改变。

大数据并非新事物，但为何近几年才真正成为热门话题？这主要归功于互联网信息技术的迅速发展，使得大数据技术的应用更加广泛。

许多人希望转行从事大数据领域，但往往难以成功。只有深入了解后，才会发现大数据编程需要掌握的知识非常繁杂。

最近在某个招聘平台上看到了有关大数据职位的信息，薪资确实比其他IT岗位高出不少。这让我有了转向大数据领域的想法。

大数据架构师

• 负责技术中台的产品和技术架构设计。
• 主导数据集成产品的开发。
• 参与商业智能（BI）产品的选择和开发。
• 设计分布式数据库、大数据平台（如Hadoop、Hive、Spark）的技术架构。
• 探索和研究前沿的人工智能技术。
• 为关键客户提供技术支持。

这个职位的要求非常高：

1. 至少参与过一个成功的大数据或BI平台项目。
2. 有产品研发型公司或大型研发团队的工作经验者优先。
3. 熟练掌握Python开发，熟悉Hadoop、Spark、Hive、Kettle等技术。
4. 精通Java Spring、Spring Cloud等开发框架。
5. 有扎实的Oracle和MySQL使用经验。
6. 良好的沟通能力和文档撰写能力。

没有足够的能力，很难胜任这样的工作。

大数据开发工程师

• 至少三年的大数据软件开发经验，本科学历及以上，计算机专业背景。
• 熟悉常用的算法和数据结构，精通网络编程和多线程编程技术，了解操作系统原理。
• 熟练使用关系型数据库和SQL语句。
• 熟练掌握HDFS、HBase、Hive、MapReduce、Storm、Spark等技术。
• 具备至少两种以上大数据工具（如MapReduce、Sqoop、Flume、Kafka、Redis、Storm、Spark）的实际开发经验，有Spark实战经验者优先。
• 有数据挖掘、机器学习、数据仓库或BI相关经验者优先。
• 具备强烈的责任感，良好的敬业精神和团队合作意识。
• 能够应对高强度的工作压力。

大数据开发涉及的技术领域十分广泛，没有坚实的基础很难胜任。例如，Kafka、Redis、Storm、Spark等技术都需要长时间的学习和实践。

无论何时开始都不算晚，关键在于是否敢于突破自我，是否有决心做出改变。你是否也在考虑向大数据领域转型呢？