我33岁，从国企主管零基础转型大数据开发，年薪涨了20W
一、 转行背景
1.温水煮青蛙的八年
男，1989年生，211理工科。家庭条件一般，从小没啥追求，人比较怂。2013年本科毕业留在上学的二线城市，到2021年，在一家国企里干了8年，分别干过培训，行政，后勤，从专员干到主管，工资从3K一点点升到9K，日子过得虽然省吃俭用，但是时间久了，周围的人都这样，我也就习惯了，正所谓温水煮青蛙。
2.转折点
转折点在结婚后，我傻眼了，发现钱根本不够用，房贷车贷，因为经济原因，不敢生孩子，家庭矛盾频发，公司亏损要降薪，月薪过万遥遥无期。中年危机像一头犀牛撞向我，33岁的我眼冒金星。而我感觉最要命的时候还没来，等有了孩子，等父母老了没法劳动了，那时候才是真正的危机。
3.从初选java到决定大数据
于是从2021年初，我开始自学java，想着转行IT能多挣点钱，哪怕多挣3k，那也比降薪强多了。
当时的我自学java有两个月了，但是对大数据仍然一无所知。我又从网上，以及行业内同学那里了解了下大数据行业的薪资，确实比同年限的java开发要高不少。大概高出30%-50%。于是决定转行到大数据。
二、转行难不难
由于我转行的过程中还需要养家糊口，因此，我只能利用工作之余的时间进行。好在国企比较闲，朝九晚五加双休，因为疫情，还时不时50%在家办公。对于零基础来说，学习编程就像学骑自行车，开头的时候是没有方向感的，也是比较着急的。
等到入了这个行，回过头来才发现，大数据或者说编程，它难但又不太难。
难在于，它跟所有的有一定难度的事一样，入门需要个过程，这个过程，不管有多厉害的人指导你，这个心路历程是少不了的，聪明的人早开窍，一般的人晚开窍，但应该极少有人第一天就开窍。
不太难在于，大数据入门和大数据开发，它还没有到达一个吃天赋的地步。只要上过本科，甚至是专科，都可以学会，在目前这个市场上都可以找到相应的工作。这里我不是说没上过本科或者专科的人就笨，学不会，而是没上过本科专科的情况太复杂，这里没法去准确地断言。
本质上，大数据的各个组件也好，编程语言也好，甚至计算机本身也好，它们本身都是工具，作为普通的程序员，只需要学会这类工具基本的使用，就能进行开发，走上工作岗位。有了这样一个认识，我相信对于不少人克服畏难心理是有一定帮助的。
最终是用了6个月，在9月找到了工作，在国庆后跳槽了，跳槽拿到的offer公司都还不小。他们的app在手机上都是比较常见的，薪资都是在20多k。我因为是边上班边学，加上有一定年龄了，用了6个月。
三、学习的重点
写在罗列重点之前：
在真正转行到大数据之前，一直有一个误区，就是认为所有的重点都需要掌握，这是广度。但是事实上，走上工作岗位才更深刻体会到，深度比广度更重要。
很少有人掌握所有的重点，但是优秀、能够独当一面的大数据开发工程师，一定在某一方面比较熟练精通。
我来说说我的学习路线，以及各个部分之间的关系：
- java基础，重要程度⭐⭐⭐
这个是必须掌握，能够理解面向对象，看懂多线程代码，看懂jdbc。因为大数据的组件大都是java语言开发的，我们使用这些组件，虽然不一定需要我们自己造轮子，但是轮子是怎么造的，我们能看懂，还是很有好处和必要的。
零基础的同学建议花上3-4周时间好好学习，练习一下。即使后续做大数据的离线方向，不经常接触java了，但学会了忘掉了，比起没学会还是要强上不少的。之所以是三颗星，而不是四颗星，是因为大部分离线数仓的开发人员，后续接触java的频率还是很少的，尤其是数据分析的人员。实时开发和平台开发会经常用到，接触到。
- shell，重要程度⭐⭐
了解一下基本语法，和python了解其中一个就可以了。不要花太多时间在上面，用2-3天了解一下，动手敲敲就行了。要求后续能看懂，能在原有的基础上改进。
linux，重要程度⭐⭐⭐，花上2~3天学习一下。
maven，重要程度⭐⭐，1天，重点了解理解一下依赖和项目管理。
hadoop+zookeeper，重要程度⭐⭐⭐⭐，这是大数据的基础，又分为HDFS、MapReduce、Yarn。建议时长1周。
MySQL+JDBC，重要程度⭐⭐⭐，5天
HIVE，重要程度⭐⭐⭐⭐⭐， 7天
MySQL和HIVE两者用法相近，但本质不是同一个东西，先花5天学完MySQL+jdbc（MySQL增删改查即可），然后再学hive（1周左右）。HIVE是大数据开发最常用的武器，不可以不会。
哪怕你其它的都不会，就会这一个，你也能找到工作。但是这个不会，就会别的，首先不太可能，其次，性价比太低。因为MySQL/HIVE，它的学习成本较低，相对简单易学，使用范围最广，几乎没有之一。
到这，就可以接触离线数仓项目了，（基于Hive的离线数仓项目），重要程度⭐⭐⭐⭐⭐。如果你和我一样，不是应届生，那么这是你找工作最重要的砝码。大概需要2周。
辅助组件：flume， azkaban（离线数仓项目会用），sqoop（离线数仓项目会用），这些一共需要大概5的时间学习下，重要程度⭐⭐
到这，就可以找大数据离线这一块的工作了。
当然你也可以选择再花7~8周时间继续往下学习大数据实时部分。
Kafka，如果你选择继续往下学，重要程度⭐⭐⭐⭐，否则⭐
Scala+Spark或者flink，选一样，或者全部。如果你选择继续往下学，重要程度⭐⭐⭐⭐，否则⭐
基于spark的实时数仓项目，或者基于flink的实时数仓项目。如果你选择继续往下学，重要程度⭐⭐⭐⭐⭐，否则⭐。
在12的过程中，需要学习和使用redis，hbase，clickhouse，等等一些组件，重要程度⭐⭐⭐。
我个人的情况是学到了13，但是工作中只用到了8这一步。市面上的工作机会，70~80%只需要用到8或者9这一步即可，也就是说，离线数据仓的开发占了大部分。每个人可以根据自己的情况做决定。
- 附加项，算法和数据结构。
这个在应届生里面比较重要。但是如果你是社招，不太建议你在入门的时候去啃这一块。因为就算是大厂，大数据开发岗问这一块的也是少数。社招的话，还是项目经验更重要。这个可以在入门以后，作为进阶学习，以图后续更好的发展。
- 源码同上。
14、15附加项是需要时间积累的，也是能看出功底的。要想在开发行业扎根，稳定发展，这两样属于绝活。但是年龄大的话不建议在上车阶段就去搞，时间上性价比不高。
四、面试
1.面试问题
我面试过很多的公司，当面试面得多了之后，你会发现大家问的问题大同小异。面经网上有很多，常见问题，一定要熟练掌握，不常见问题，一般也不用去准备了。
对于常见的面试问题，我总结了以下几个方面：
Hadoop的组成，shuffle的过程
Hive的优化
项目的整体流程，细节，以及优化经验
如何保证数据的准确性
数据倾斜的问题
小文件的问题
数仓分层
拉链表
数据更新方式（全量，增量，新增及变化）
各种组件挂掉的处理方式
Hbase的rowkey设计
精准一次性（kafka和flink常见）
Flink窗口，三种时间语义，CEP，watermark，exactlyonce，checkpoint。
数据量
集群规模
各种SQL
由于spark我没有涉及，因此我总结的面试问题，不包括spark及spark项目。
2.面试心态
刚开始面试的时候，心态会比较紧张，这是正常的。当面试了5场以后，就好很多了。面试的时候不会的地方没有关系，保持谦虚有礼貌，非极端情况不和面试官硬刚，一般面试官不会刁难你，我经历过数十场面试，没有遇到过面试官刁难的情况。
3.面试方式
主要分为线上和线下。线上又分为电话和视频。这些都是常见的，正常的面试方式。
4.面试周期
个人认为面试周期在2周这样为妥，如果连续面试两周，超过15场面试，没有找到工作，那么应该进行总结、巩固，1~2周后再进行面试。
五、总结
以上情况，均是基于我33岁，211，男，北京市场的2021年下半年大数据学习和找工作情况。如果你22岁，如果你在上海或者深圳，或者是杭州和成都，情况是略微有差异的。
比如我，我的特点一就是年龄大，对时间比较敏感，同时因为出了学校比较久，学起东西来没有20岁出头那时候快了。因此，像14、15，算法和源码部分我是直接暂时放弃掉了，如果年轻，对时间没那么敏感，还是建议多少掌握一些的，毕竟都是能换来真金白银的东西，也对日后学习和工作大有裨益。
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在，诸君共勉。
源：大数据肌肉猿
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