前言

许多Java开发者对大数据有一定的了解。随着大数据时代的到来，很多Java程序员也希望转型到大数据领域。大多数大数据平台采用的是Java语言，这使得Java程序员在学习大数据技术方面具有一定的优势。然而，许多人并不清楚如何开始学习大数据，应该掌握哪些内容和方向。本文将详细介绍这些问题。

大数据的职业前景

根据职业社交平台LinkedIn发布的《2017年中国互联网最热职位人才报告》，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当前中国互联网行业中需求最大的六类人才。其中，研发工程师的需求量最大，而数据分析人才最为紧缺。领英报告显示，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才的平均跳槽周期为19.8个月。

据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。在BAT企业招聘的职位中，超过60%的岗位都在招聘大数据人才。

大数据的职业方向

(1) Hadoop工程师/Spark工程师/大数据开发工程师方向

起薪范围：10-25k

(2) Storm工程师/大数据工程师/大数据实时计算工程师

起薪范围：15-30k

(3) 数据仓库工程师/ETL工程师/大数据工程师

起薪范围：10-25k

(4) 大数据工程师/搜索工程师/推荐系统工程师

起薪范围：15-30k

(5) 数据挖掘工程师/算法工程师

起薪范围：15-30k

目前，一个大数据工程师的月薪通常超过一万元。拥有几年工作经验的大数据工程师年薪可达40万至160万元，而顶尖的大数据技术人才年薪甚至可以超过百万元。

必备技能清单

高级Java（虚拟机、并发）

Linux基本操作

Hadoop（狭义概念，指HDFS+MapReduce+Yarn）

HBase（使用Java API操作+Phoenix）

Hive（熟悉HQL的基本操作和原理）

Kafka

Storm

Scala

Python

Spark（包括Core、Spark SQL、Spark Streaming）

小工具（如Sqoop等）

高阶技能清单

机器学习算法及Mahout库和MLlib

R语言

Lambda架构

Kappa架构

Kylin

Aluxio

总结

构建一个完善的大数据技术体系需要时间和努力，但这个过程会非常值得。如果你能够坚持下去，未来的工作生活将会更加轻松。万事开头难，但迈出第一步，你就已经成功了一大半。最终完成之后，你会对这段旅程充满感慨。

最后，想学习大数据的朋友们！

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希望这份详细的指南能帮助大家在2-3年内建立起完整的大数据知识体系。