Java转型大数据开发教材，技能储备都在这儿！

如今随着环境的改变，做技术如果不想有中年危机的话，就要知道这句话：

学习新技术，更新自己的知识和技能储备。

最近在北京参加 QCon，看了《QCon 十周年特刊》里面一篇文章，讲了大数据十年之路。大数据是当前最热的技术之一，有了数据才会有后面的云计算时代、人工智能时代等。摘记如下：

大数据领域：非实时（Hadoop + Hive），最全家桶的实时计算（Flink / Blink）+ Spark。还有可以关注下 Apache Beam。

比如我自己都在往更高的技能走，即学大数据技术。我认为这是一个很聪明的想法，横向发展，拖宽自己的知识广度，未来或许就能把握更多的机遇。

所以做Java开发，除了Java还可以学什么？

大数据开发之路可能是一个不错的方向。

当下环境转型大数据需要哪些技能？

如果你初步掌握下面任何一种语言，转型大数据都是非常轻松的。

● Java编程是大数据开发的基础，Java编程是必备技能！

● Python是计算机程序设计语言，在大数据处理框架中得到支持应用。

● Scala是一门多范式的编程语言，类似java的编程语言。

● Go（又称Golang）语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。

● R语言用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

● 不管是初学者还是资深程序员，应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言，只有这样才能达到融会贯通，拿起任何语言基本上都会用，并写出高质量的代码来。

技术层面来说，它们都是大数据的一个工具而已。其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势，哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以学会的。

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● 蓝桥老师 ·为阿里巴巴云栖大会大数据专场/阿里云大学内聘大数据讲师/ITSTAR全球教学中心CTO

● 极其丰富的企业级实战经验，参与搭建百万级并发项目，具备丰富的互联网核心数据系统设计和架构经验；

● 熟悉设计模式、SOA，有平台化实施经验，及大数据量、高并发系统和大型网站构建经验；

● 具备企业混合现实云服务（Enterprise Mixed Reality Cloud Service）的开发，企业级SaaS服务平台的构建以及面向未来的企业级MR服务的技术栈能力。

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