java转大数据，菜鸟窝零基础大数据从入门到实战！

<人物专访>
做了几年JAVA了，前端后端都做过些项目，最近公司准备上马一个大数据项目，让我来负责，一方面因为我对大数据正好有兴趣，一直找不到机会学习（没有动力啊~），这次机会算是撞上了。

但另一方面，其实我的大数据经验只是在虚拟机/aws和openstack上搭建word count的水平上，基本算是0基础起步。虽然我自信JAVA基础还行，但在自学大数据途中我发现，大数据实在太庞大了，各个组件够你吃一壶了:hadoop、spark、Kafka、storm、flume、flink等，而且网上的素材往往呈碎片化，偏向理论，没有太多实操空间，走了很多弯路。

不过在这次学习过程中，我也有些感想，想分享给大家。

首先，怎么判断一个技术是不是值得学：

以往我在学习一种新技术的时候，往往会先花5分钟去了解这个技术是大致干什么的，然后花30分钟去读下文档了解下应用场景，最后花2个小时做个demo，这就足够了。

如果这个技术后期在工作中用到，那么再捡起来不难，如果技术被革新了那之前花费的沉没成本也不高。从市场环境看，大数据明显属于前者，大数据和人工智能都是最近比较火的职业，岗位工资溢价也比较多，薪酬在40万~60万元之间。

30岁是一个十分繁忙的年龄，特别是在职期间给自己充电。但根据我的经验，由java语言转向大数据比想象中要简单，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，一般掌握了Javase就可以比较容易入门大数据。

确定好后目标，下面是怎么开始学？

对于JAVA开发来说，跨行学习大数据，是由纯技术到数据科学领域的跨界，需要从思维层次彻底转变，这方面真正的大师太少了。

在我的经历中，我最崇拜的只有这一位——他做了6年JAVA后台开发，期间通过岗位的便利开始接触大数据，第7年跳槽进了阿里大数据岗位，并在2年内迅速成长为大数据专家，后来陆续在乐视/IDC等互联网企业工作，在技术上甩了同龄人一条街。如今他在一家AI企业担任CTO职位，年薪百万级别。

在2018年的时候开始做一系列大数据的分享，也带过了不少大数据新人。我有幸也听过几次分享，受到很多启发。有人奇怪这种大佬为啥要讲课？用Tant的话说：做分享的过程是一个教学相长的过程，他想在往上探一探，大数据的天花板有多高。

我今天要和大家推荐的就是Tant举办的这个12天的大数据特训营，也是Tant首次公开出的，本来1299元，我和Tant商量了一下，给团长的粉丝争取了100份免费名额。抢位置的可以先下手了，直接和Tant老师的助教(wei:BT474849)领取

这个特训营除了Tant之外，还有三位前辈花费了整整30天的时间一同参与授课。包括：芒果TV的数据仓库架构师Dico（领导核心团队），12年的大数据老手Brave（华为认证的大数据专家），阿里的算法大牛Chris老师（某上市游戏算法团队一把手被挖到阿里），平均资历超过10年，都是在智能数据领域核心岗位的大牛。

这四位老师他们本身处在一线大厂，本身也是负责人员聘用和管理的，无论对大数据的技术与市场人才需求都十分了解。平时难以见到的大佬，这次在本次训练营都会亲自指导与（代码）示范，他们的一次分享，胜过你盲目自学10天。

为了让基础差的同学能快速搭建集群环境，资料中准备了详细的集群搭建教程、需要的安装包和镜像文件的下载地址，初学者由浅入深学习起来毫无压力。

这个课以Linux安装与语法的开始，然后由Hadoop入门，再到Spark/Spark ML，以及时下最热的Flink，最后是电商大数据推荐系统，整个课程由基础到实战，基本囊括了大数据开发工程师工作与面试需要的技能模块。下面给大家看看流程。

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