如何获取大数据行业高薪岗位offer？

如何获取大数据行业高薪岗位offer？想要拿到高薪就要成为站在金字塔的人，在互联网行业需要保持不断的学习。学习大数据先思考自身未来想往哪个方向发展，想要入门快、基础深厚，并且需求多应用广建议从JAVA开始学起，找到适合自己的学习方法。

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该怎么做?

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。

第一阶段：大数据开发入门

1、MySQL数据库及SQL语法

MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。

2、Kettle与BI工具

Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。

3、Python与数据库交互

实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”

第二阶段：大数据核心基础

1、Linux

Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。

2、Hadoop基础

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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

3、大数据开发Hive基础

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

第三阶段：千亿级数仓技术

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以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。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；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；挖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

1、Python编程基础+进阶

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Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

2、Spark技术栈

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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。

3、大数据Flink技术栈

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。

4.Spark离线数仓工业项目实战

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台

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。