简介：今天，首席CTO Note将与您分享Java传输大数据需要多长时间。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
1.大量市场需求
经常进行的调查表明，许多互联网公司去年是布局的大数据。目前，大数据中的人才仍然非常稀缺，例如大数据生态火花所需的Scala工程师。基于Java和Scala，密切的关系，一些大型Datathe公司将针对Java工程师，并通过培训变成大数据工程师。
如果您首先根据学习Java学习一些大数据，那么将来您在公司对公司的竞争力将大大大于普通的Java工程师，您甚至可以提前进入大数据的排名。
2.就业方向很宽
在Java大数据的未来，可以执行许多工作。让我们以下面的几个例子为例：
（1）大数据开发工程师
基本的大数据服务平台，大型和中型商业应用程序包括我们的经常说，企业级别的应用程序（主要是指复杂大型企业的软件系统），各种类型的网站等。负责构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。WeifangJava培训课程是现实名称系统的指定讲师。所有讲师都有8 - 10年的项目实践经验。他们是该行业的专家。
（2）大数据分析师
负责数据挖掘工作，使用Hive，HBase和其他技术专门研究行业数据收集，分类和分析，并根据数据进行行业研究，评估和预测。通过使用新的数据可视化工具，例如Spotifre，Qlikview和Tableau，数据可视化和数据显示。
（3）Android工程师
Android是基于基于Linux的自由和开源代码的操作系统。它的源代码是Java。因此，在市场上看到的手机系统，例如MIUI，Alibaba Cloud，Le Frog等，都是修改的源代码。Java.Doing Android不仅是指系统，而且还引用了更多开发人员的应用程序，他们还花费更多时间在开发应用程序上。
还有许多其他职位，例如大数据挖掘等。
大数据工程师的Java程序员有良好的基本条件
对于Java程序员，大数据主流平台Hadoop是基于Java开发的，因此Java程序员从语言环境中更加顺利地切换到大数据开发方向。此外，大数据项目中的Java语言确实可以派上用场。因此，Java程序员有良好的基本条件来传输大数据工程师。当然，Hadoop的核心价值是提供分布式文件系统和分布式计算引擎。对于大多数公司而言，它不需要修改此引擎。这次，除了熟悉编程外，您通常还需要学习一些有关数据处理和数据挖掘的知识。特别是在数据挖掘工程师的方向上，您还需要掌握更多的工具和知识。
Java程序员的学习路线图：大数据位置：
步骤1：分布式计算框架
掌握Hadoop和Spark分布式计算框架，了解文件系统，消息队列和NOSQL数据库，并学习相关的组件，例如Hadoop，MR，Spark，Hive，Hive，Hbase，Hbase，Redies，redies，kafka，等。
步骤2：算法和工具
学会了解各种数据挖掘算法，例如分类，聚类，关联规则，回归，决策树，神经网络等，精通数据挖掘程序工具：Python或Scala.T在目前，主流平台和框架提供了算法图书馆，例如Mahout和Spark在Hadoop上，您还可以通过学习这些接口和脚本语言来学习这些算法。
步骤3：数学
补充数学知识：高数量，概率理论和线条生成
步骤4：项目实践
1）开源项目：TensorFlow：Google的开源库有40,000多星，这非常出色，并且支持移动设备；
2）参加数据竞赛：Kaggle和国内天奇数据竞赛
3）通过业务实习获得项目经验
如果您只是进行大数据开发，操作和维护，则可以跳过第二和第三步。如果您专注于现有算法进行数据挖掘的应用，则也可以首先跳过第三步。
总结：
Java工程师可以更了解Hadoop的框架和生态。Java也开发了许多大数据SaaS级产品。因此，Java基础是切换到大数据的好起点。但是大数据是一个更广泛的领域，具有跨境知识和能力的人将在企业中更受欢迎。随着人工智能时代的出现，大数据将迎来10年的黄金开发。如果您准备好了，请立即开始操作！
Java的大数据非常有利。如果您想转移到大数据开发领域，那么选择数字职位开发是一个捷径。QianfengEducation拥有在线免费的Java在线公共课程。如果您尤其想进行更基本的开发，您也可以选择选择从位置，首先接触并削减曲线以拯救国家。因此，我需要从Digang开发中学到什么？1。一种基本语言：Java/Python/Scala：如果与Java相关的大数据相关的开发，那么这太容易了，可以跳过此项目。2。分布式存储和调度的理论：HDFS，纱线理论必须被理解和记忆。这些学习火花或蜂巢和SQL的优化是最基本的知识。
3. SQL框架必须是一个：Spark SQL/Hive SQL：如果您不了解蜂巢和火花，则选择学习Spark。现在，越来越多的公司削减了Spark.Spark与Spark Core和Spark SQL相关；SQL是熟练的，调整参数和原则的更好，最好理解一些源代码4。数字仓库建模和分层理论：这是数字仓库的方法。它必须掌握。该理论是在“维度建模的权威指南”一书中。吹牛，在观看时进行更多思考，结合您正在做的业务，想象如何将当前业务的主题分开，如何设计业务矩阵等。，大胆地想象还可以。5。其他需要了解的：与大数据相关的建筑理论，OLAP，数据湖等。您知道的越多，越好越好，主要角色是帮助理解一组大数据。互联网上的其他公司是体系结构的结构，我们必须知道每个组件在体系结构中的作用是什么。还有其他一些框架组件：kafka，presto，druid，flink等。，了解过程。如果您想了解更多有关相关知识的信息，建议您去Qianfeng教育学习。Qianfeng Education目前在18个城市中拥有22个校园，每年培养20,000多个高质量的才能，并建立建立人才运输与20,000多家国内企业的合作。
Java到5个月的数据学习5个月：四个月课程的内容相对较少。他们自己的知识储备和竞争力有点不足。
结论：以上是首席CTO的所有内容，请注意Java更改大数据所需的时间。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。与Java的大数据相关的更多信息是不要忘记在此站点上找到它。