隨著互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)的蓬勃發(fā)展，編程語言越來越火爆。Java編程工程師收入高、業(yè)內(nèi)需求量大，備受人們青睞。不過隨著大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，很多Java工程師想抓住這一趨勢，轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)方向。那么，Java程序員轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)工程師容易嗎？該如何學(xué)習(xí)呢？

Java程序員轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)工程師有很好的基礎(chǔ)條件

對于Java程序員，大數(shù)據(jù)的主流平臺hadoop是基于Java技術(shù)開發(fā)的，所以Java程序員往大數(shù)據(jù)開發(fā)方向轉(zhuǎn)行從語言環(huán)境上更為順暢，另外很多基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用框架也是Java的，所以在很多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目里Java語言的確是可以派上用場的。所以，Java程序員轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)工程師是具備很好的基礎(chǔ)條件的。

當(dāng)然，hadoop核心價值在于提供了分布式文件系統(tǒng)和分布式計算引擎，對于大部分公司而言，并不需要對這個引擎進(jìn)行修改。這時候除了熟悉編程，你通常還需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘的一些知識。尤其是往數(shù)據(jù)挖掘工程師方向發(fā)展，則你需要掌握更多的工具和知識。

Java程序員轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)職位的學(xué)習(xí)路線圖：

第一步：分布式計算框架

掌握 hadoop和spark分布式計算框架，了解文件系統(tǒng)、消息隊(duì)列和Nosql數(shù)據(jù)庫，學(xué)習(xí)相關(guān)組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

第二步：算法和工具

學(xué)習(xí)了解各種數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，熟練掌握一門數(shù)據(jù)挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平臺和框架已經(jīng)提供了算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學(xué)習(xí)這些接口和腳本語言開始學(xué)習(xí)這些算法。

第三步：數(shù)學(xué)

補(bǔ)充數(shù)學(xué)知識：高數(shù)、概率論和線代

第四步：項(xiàng)目實(shí)踐

1、開源項(xiàng)目：tensorflow：Google的開源庫，已經(jīng)有40000多個star，非常驚人，支持移動設(shè)備;

2、參加數(shù)據(jù)競賽：Kaggle和國內(nèi)天池數(shù)據(jù)競賽

3、通過企業(yè)實(shí)習(xí)獲取項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

如果你僅僅是做大數(shù)據(jù)開發(fā)和運(yùn)維，則可以跳過第二步和第三步，如果你是側(cè)重于應(yīng)用已有算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，那么第三步也可以先跳過。

總結(jié)：

Java工程師可以更容易理解hadoop的框架和生態(tài)，很多大數(shù)據(jù)saas級產(chǎn)品也是Java技術(shù)開發(fā)的，因此Java基礎(chǔ)是轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)的一個很好的起點(diǎn)。但大數(shù)據(jù)是一個更為寬廣的領(lǐng)域，具有跨界知識和能力的人才會更受企業(yè)青睞。隨著人工智能時代的到來，大數(shù)據(jù)將迎來黃金發(fā)展的10年，如果你已經(jīng)做好準(zhǔn)備，那么就立即開始行動吧！