Java大数据岗位想要达到月薪15k你需要掌握这些技术

Java大数据岗位想要达到月薪15k，你需要掌握这些技术

java大数据想要达到月薪15k，需要把握哪些技术，影响Java程序员的因素有许多，除了本身的技术力量、学历学校，还有许多外部因素，诸如：地域、公司性质及规模、会不会写PPT，甚至运气都很重要。

比如，假如在北上深这些城市，程序员假如想达到15K，还是很轻松的，甚至一些只会CUDR的程序员，工作几年也会达到这个数字；但假如在三四线城市的话，薪水达到15K会略微困难一些。当然打铁还需自身硬，技术水平提高了，薪资自然而然就能达到你期盼的水平。

假如你想要月薪过15k，这篇文章你可以好好看一下。下面我讲一下大数据目前比较热门的就业方向：

1、大数据研发

2、大数据分析与挖掘

3、深度学习

4、人工智能

大数据的学习模块主要包含以下一些技术：

1、Java：

只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了。

2、Linux：

主要把握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践学问，同时通过大量试验，着重培育动手力量。使同学了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。

在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的熟悉和实践配置力量。加深对计算机网络基础学问的理解，并在实践中加以应用。

把握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排解。把握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，假如大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的挨次学下去。

3、Hadoop：

Hadoop解决了什么问题，Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的牢靠存储和处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

4、Zookeeper：

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用供应全都性服务的软件，供应的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

他的目标就是封装好简单易出错的关键服务，将简洁易用的接口和性能高效、功能稳定的系统供应给用户。

ZooKeeper代码版本中，供应了分布式独享锁、选举、队列的接口，代码在zookeeper-3.4.3srcecipes。其中分布锁和队列有Java和C两个版本，选举只有Java版本。

5、Mysql：

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(RelationalDatabaseManagementSystem，关系数据库管理系统)应用软件。

MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将全部数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了敏捷性。

MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采纳了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。

6、Sqoop：

这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要留意Mysql的压力。

7、Hive：

这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简洁，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多把握一个就可以了。

8、Oozie：

既然学会Hive了，我相信你肯定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依靠关系。我相信你肯定会喜爱上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

9、Hbase：

这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是根据key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大许多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

10、Kafka：

这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据（比如好几百G的文件）我怎么处理得过来？

你别怪他由于他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在埋怨了立刻灰流流的去优化他的程序去了，由于处理不过来就是他的事情。

而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具协作使用，它是特地用来供应对数据进行简洁处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。

11、Spark：

它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中