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2017年Java大数据就业前景分析！

发布：互联网
来源：互联网
时间：2017-05-31 22:29

2017年Java大数据就业前景分析,且看达内培训小编为您细细道来.

    1. 大数据发展史

    大数据是在2009年正式引入国内,但是在当时还只是试探阶段,并没有太多的落地.直到2014年,以Hadoop为代表的生态趋于成熟,甚至结合内存处理领域、数据实时处理领域,已经形成了一套完整的大数据平台技术解决方案.再加上大量企业的尝试于是在该年形成了一个大数据在国内的爆发点.也就是从2014开始,大数据的人才市场需求在急剧扩增.

    2015年,随着互联网的发展,需求的饱和,流量红利的消失,让很多企业公司不得不考虑通过数据来提升效率以及推进用户体验,例如推荐系统、个性化服务等,于是各大互联网企业纷纷向数据化转型,使得大数据这个领域进一步达到高潮.

    过去的2016年在基础上持续升温,再加上国家的大数据战略使得大数据越发的引人注目,而市场对Java大数据人才的需求也是越发的旺盛.

    2. Java大数据应用领域

    Java大数据的应用领域非常的广泛,可以简单分为几类:

    基础大数据服务平台,大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等.

    数据分析领域,例如图像分析,语音识别,空间分析,用户分析,可视化等.

    各种数据源的建立,气象,交通,媒体娱乐等领域数据市场的形成.

    3. Java大数据的就业方向

    除了以上说明的几种大数据的应用方向和领域,Java大数据本身也可以入职传统的Java职位,因此其就业方向非常的广泛.但是同时应为专业性,很多Java大数据工程师长期专注一个领域,随着技术能力的提升,技术的方向也会越来越窄,所以,为了以后的职业道路不会偏移,现在就应该对各个就业方向做一个全面的了解.

    从技术的角度来看主要是这几个版块,也和大数据的技术流程有关:

    1. 数据采集

    应用Flume技术实时抓取数据信息,应对大数据背景下的数据采集的问题

    2. 数据清洗

    应用MapRedurce、Storm、Spark等技术进行大数据背景下的ETL

    3. 数据存储

    应用GFS、HDFS、S3等技术进行分布式文件存储,解决存储的高可用性问题

    4. 数据查询

    应用Hive、Impala、SparkSQL等技术进行海量数据下的高性能查询

    对于拥有Java大数据技术的达内学员来说,他们未来的职业发展是非常宽广的,大数据将作为未来很长一段时间内国内最热门的技术,也是值得你来为人生投资的,如果你希望获得未来人生的加码,不妨考虑参加达内Java大数据培训,为就业打下坚实的基础.

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