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人生没有太晚的起点，困难之处在于是否敢于打破现状，是否有改变的决心。

虽然大数据并不是新事物，但近年来它变得越来越热门，这主要归功于互联网信息技术的快速发展，使得大数据技术的应用更加广泛和深入。

许多人希望转行进入大数据领域，但成功的案例并不多。通过查看招聘信息，我们了解到，想要从事大数据工作，需要掌握的知识点很多。

最近我在某个招聘平台上看到关于大数据岗位的信息，发现这些职位的薪资确实比其他IT岗位要高。这让我产生了转向大数据领域的想法。

大数据架构师

职责包括：

1. 设计和规划技术中台的产品和技术架构。
2. 开发数据集成产品。
3. 选择并研发商业智能（BI）产品。
4. 设计分布式数据库和大数据技术架构，如Hadoop、Hive、Spark等。
5. 探索和研究前沿的人工智能技术。
6. 为重要客户提供技术支持和解决方案。

该职位的要求较高，包括：

1. 至少参与过一个成功的大数据或BI平台建设项目。
2. 有在产品研发型公司或大型研发团队工作的经验者优先。
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. 对Oracle和MySQL数据库有深入了解。
6. 具备良好的沟通能力和文档编写能力。

没有足够的技能很难胜任这一职位。

大数据开发工程师

该职位要求：

1. 至少三年的大数据软件开发工作经验，本科及以上学历，计算机相关专业。
2. 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。
3. 熟练使用关系型数据库和SQL。
4. 熟练掌握HDFS、HBase、Hive、MapReduce、Storm、Spark等技术。
5. 具备MapReduce、Sqoop、Flume、Kafka、Redis、Storm、Spark中两种以上的开发和实施经验，有Spark实战经验者优先。
6. 有数据挖掘、机器学习、数据仓库或BI相关经验者优先。
7. 责任心强，敬业精神良好，具备优秀的团队合作精神和沟通协调能力。
8. 能够承受较大的工作压力和工作强度。

大数据开发偏向于底层技术，起点较高，需要掌握的技术范围广泛。例如，Kafka、Redis、Storm、Spark等技术，每一种都需要较长时间的学习。

人生没有太晚的起点，困难之处在于是否敢于打破现状，是否有改变的决心。

你是否也在考虑向大数据领域发展呢？