Java是目前使用广泛的编程语言之一，具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。Java语言功能强大和简单易用，不仅吸收了C++语言的各种优点还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念。

Java跨平台应用能力，比C、C++更易用更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。但Java语言也仅是大数据技术体系下的一个技术选型，Python、Scala、R、Go等编程语言也同样可以完成很多大数据的开发、分析和应用等任务。

当前大数据领域的岗位主要集中在开发、分析、运维三大领域，其中大数据开发对于Java语言的依赖程度相对比较高，所以如果要从事大数据开发岗，学习Java语言还是很有必要的，目前很多大数据开发团队都在使用Java语言，Java语言凭借完善的技术生态和较强的扩展性，得到了大量开发团队的认可。

做Java大数据的岗位方向多吗？

选择大数据哪个从业方向，对大数据行业所需人才岗位进行细分，目前市面的岗位繁多，但总的来看分为两大类：一是大数据应用类，二是大数据系统类。在这两类职业选择中，从职业成长路径来看，大数据系统类的发展前景将会更好，而技术含量也会更高。当然这对人才的要求也便会更高。但是在大数据行业，如果你选择了技术难度高的作为你未来的职业规划，你将会发现，你收货的也会越来越多。除了高薪以外还有你的能力以及未来的人脉关系等等，这都会使你在发展道路上走得更加顺畅以及长远。

大数据就业岗位众多，那么大数据相关的职业发展前景怎么样呢？

大数据人才稀缺根据第三方数据显示近几年大数据行业行业在Java大数据或者数据工作者的岗位需求激增，其中Java大数据工程师的缺口也是非常大，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到上百万。

从目前的形势分析大数据人才的主要聚居地在一线城市，但大数据人才分布不均匀主要集中在互联网以及金融两大领域，导致制造业等产业转型升级过程中极度缺乏大数据人才。从整体看，数字中国建设，产业转型升级、企业上云用云，这些都对大数据人才产生巨大需求量且需求呈快速增长趋势，而人才培养的数量和速度难以满足现实需求，导致大数据人才缺口持续增大，预测到2025年全国大数据核心人才缺口达230万人。

大数据行业人才稀缺，据第三方统计2020年全国招收程序员394699人，全国程序员平均工资14K，工资中位数12K，其中96%的人的工资介于3K~62K。大数据行业是目前前景好薪资高的行业之一，且行业热度会只增不减，其中大数据行业需求更是如此。如果有打算转行或学习大数据技术想法那一定要抓住机遇开始行动。

想在大数据行业拿到高薪岗位改怎么做?

1、积累项目经验

未来目标从事大数据行业，必须要进行项目的实战演练，在熟练的运用理论知识的同时，通过实践不断加深自己的知识清单，这样才能更好更熟练的操纵技术。很多时候听懂了不一定会做，以为学会了但不能灵活运用，不知道在实际工作中能够解决什么问题，那也是白白浪费时间。从事大数据行业，需要不断的进行经验积累，夯实理论框架提升的实践动手能力，这对职业发展道路有很大的意义。

2、系统学习大数据相关知识

学习任何一门课程或技术都要系统地学习，单个知识点相对好学，但整体的知识体系却难构建。大数据如果自学是很难做到完全掌握。大多数人都只挑拣的自学一些Java基础、MySQL数据库等，然后就开始找工作了。对于现在整个行业的市场供需环境来讲想获得真正意义上的高薪，需要学习的东西远不止于此。

3、保持学习

很多人进行一段大数据的学习之后，瓶颈期的无力感就会开始慢慢出现：面对历史遗留造成的问题越来越烦躁，以至于后续吸收新知识的速度跟不上队。有些人就会自我放弃学到哪算哪，学着学着就放弃了。

选择转行学习大数据就要做好坚持学习下去的准备。大数据技术的更新跌代很快，新技术、新方法每天都在层出不穷。养成终生学习的习惯会让在大数据这条道路上走得更远。在业余时间，自己也要多在技术论坛上活跃多接触、学习一些大家广泛讨论的新知。

无论哪个行业想要拿到高薪岗位offer，想站在金字塔就需要不断的学习。没有捷径可走大数据行业亦是这样。

我们所看到的高薪程序员都是别人背后辛苦付出的结果，想获取大数据行业高薪岗位offer掌握大数据核心技能是关键，大数据技术学习的道路从来就没有捷径可走，不断学习积累知识储备，一步一步扎实学基础，向着自己明确的目标规划努力。

可以预见的将来这几年，这真的是一个朝阳行业，而且现在缺口很大。

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。