大数据开发的前景和就业如何？该如何去学习它？

此前，BOSS直聘研究院发布的《 2022 年春季就业市场趋势观察》指出，受到 2021 年政策调控的影响，互联网行业的高速扩张开始降温。

2022年春季，互联网行业的招聘规模虽然仍然保持增长，同比增速为 13% ，但处于 2019 年以来的低点，而求职激烈程度则高于往年。

整体上看，核心的技术和产品类岗位仍然保持着较为密集的人才需求，主要的互联网技术方向上人才需求均有增长，而运营和销售类岗位的求职者竞争则明显加剧。

来源/ 2022 年春季就业市场趋势观察

《报告》也指出，从岗位招聘和投递的供求对比来看，互联网核心的技术/测试/运维仍保持着较为密集的人才需求，主要体现在企业对以人工智能、数字孪生为代表的高技术岗位的需求，此类岗位同比保有两位数的高增长，相关从业者仍有较大的择业空间与机会。而产品/运营/策划、销售/商务/售前、客服/审核/售后等岗位的求职竞争随着互联网“降本增效”进一步加剧。

猎聘发布的《2022未来人才就业趋势报告》也指出，大数据排名第四，年薪达到25万多，比2018年同期上涨4.87万。

那么什么是大数据，大数据和我们平时看到的数据有什么区别呢？为什么大数据是是一种战略资源。

研究大数据，最重要的意义是预测。因为数据从根本上讲，是对过去和现在的归纳和总结，其本身不具备趋势和方向性的特征，但是可以应用大数据去了解事物发展的客观规律、了解人类行为，并且能够帮助我们改变过去的思维方式,建立新的数据思维模型，从而对未来进行预测和推测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的商品，消费者的购买欲就会提高。

知名互联网公司谷歌对其用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘，从而进行相关的广告推广和商业研究。

大数据的处理技术迫在眉睫，近年来各国政府和全球学术界都掀起了一场大数据技术的革命，众人纷纷积极研究大数据的相关技术。很多国家都把大数据技术研究上升到了国家战略高度，提出了一系列的大数据技术研发计划，从而推动政府机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。

可以说大数据是一种宝贵的战略资源，其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想象，在未来，各行各业都会积极拥抱大数据，积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法，从而更好地利用大数据。当然，大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”，却不能说明“为什么”;大数据提供的是些描述性的信息，而创新还是需要人类自己来实现。

根据《数据时代2025》白皮书预测：2025年，全球数据量将达到史无前例的163ZB 。

Kevin Kelly曾经这样预言：“大数据时代，没有人能够成为旁观者，数据将横扫一切。”。

随着大数据的不断普及，未来将会有更多的行业与之相结合，从而创造出更多的就业岗位，无论是比较火的金融、互联网等行业，还是像医疗、教育、城市规划等方面，都将需要大量的大数据人才。

你是否对人工智能，大数据感觉好奇甚至想转个行，相对来讲，转行做大数据工程师更容易。

关于学习大数据，这里有一个学习路线图，你可以进行参考：

黑马程序员大数据学习路线图（2022最新官方完整版）

简单来说，分为6步，大数据开发入门，大数据核心基础，千亿级数仓技术，PB级内存计算，亚秒级实时计算，大厂面试。

第一阶段：大数据开发入门

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。

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。

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

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。

Hadoop基础

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。

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

企业级在线教育项目实战

Hive数仓项目完整流程，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

Python编程基础+进阶

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。

Spark技术栈
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。
Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

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。

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。

好了，以上就是大数据的前景和学习路线介绍，希望对你有所帮助。

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