想转行做大数据 技术门槛比较高
圈内很多人都说大数据开发的薪酬偏高，同样工作年限，凭什么？想想都有转行大数据的冲动！人才的高度稀缺意味着高额回报，这是市场供需决定的。据大数据人才报告显示，未来3到5年专业人才缺口将达150万之多。因此大数据工程师的待遇涨幅也会超过其他岗位。从程序员的角度上看，现在入局大数据，的确是个不错的时机。
但说起大数据开发，技术门槛还是比较高的：因为需要掌握Hadoop、Presto及Spark、Storm 等多门技术。前几年只需要学学 Hadoop，会写MapReduce就可以拿到一个不错的薪酬，但随着大数据开发技术的加速更新迭代，Spark、Flink等迅速火爆起来，只懂 Hadoop 完全没有竞争力！
在这些技术中，哪些技术最受大厂欢迎？恐怕还是要属Spark了。作为同时支持大数据和人工智能的统一分析平台，Spark 可谓博大精深，而且发展迅速。眨眼间已经发展到3.0了。因此，对大数据开发工程师来说，掌握Spark就等于掌握了大数据时代的脉搏。
但由于Spark技术栈相对复杂，它的功能既强大又丰富，因此掌握起来尤其困难。很多初入大数据开发这一方向的人，一开始一头雾水，不知道从什么地方开始下手，也不知道怎么样从一无所知到成为精通Spark的高手。
原文标题：老哥，大厂写 Hadoop 的还多不！
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