最近好多人问我 Java 转做大数据到底有没有前景
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如今随着大环境的变化，技术也在日新月异的变更，竞争压力逐渐加大，逼得我们不得不学习一些新技术。
前两天还有人问我有个机会接触大数据，并且会比自己现在的工资高 30%-50% ，要不要转行？如果你一样有类似的疑问，我建议你先看准现在的市场行情再决定。
最近在北京参加了一场 QCon，看了《QCon 十周年特刊》里面一篇文章，讲了大数据十年之路。大数据是当前最热的技术之一，有了数据才会有后面的云计算时代、人工智能时代等。摘记如下：
大数据领域：非实时（Hadoop + Hive），最全家桶的实时计算（Flink / Blink）+ Spark。还有可以关注下 Apache Beam。
我自己业余时间也会学一些大数据的技术，一方面是为了拓宽自己的知识面，在业内有牛逼可以吹；一方面也是为了应对机会，因为机会总是留给有准备的人。
● 眼光和机遇很重要，机遇可遇不可求，但是机遇来了，眼光不够没有做出相对准确的预测，做错了选择，那也是很伤；
● 学历和起点不是问题，其实能力和眼界才是程序员核心竞争力，大厂不一定就是铁饭碗。
那么如果想学习大数据需要哪些技能？
如果你初步掌握下面任何一种语言， 转型大数据都是非常轻松的。
● Java 编程是大数据开发的基础，Java编程是必备技能！
● Python 是计算机程序设计语言，在大数据处理框架中得到支持应用。
● Scala 是一门多范式的编程语言，类似java的编程语言 。
● Go （又称Golang）语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。
● R语言 用于统计分析、绘图的语言和操作环境 。
● 不管是初学者还是资深程序员，应该专注于 <语言特性> ,而不是纠结哪类语言，只有这样才能达到融会贯通，拿起任何语言基本上都会用，并写出高质量的代码来。
技术层面来说，它们都是大数据的一个工具而已。其实只要有点基础的程序员转型大数据， 都有天然的进阶优势 ，哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以学会的5 。
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● 蓝桥老师为阿里巴巴云栖大会大数据专场/阿里云大学内聘大数据讲师/ITSTAR全球教学中心CTO;
● 极其丰富的企业级实战经验，参与搭建百万级并发项目，具备丰富的互联网核心数据系统设计和架构经验；
● 熟悉设计模式、SOA,有平台化实施经验，及大数据量、高并发系统和大型网站构建经验；
● 具备企业缓和现实云服务(Enterprise Mixed Reality Cloud Service)的开发，企业级SaaS服务平台的构建以及面向未来的企业级MR服务的技术栈能力。
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