2019，码农转型大数据开发有必要吗？前景如何？
没有什么是亘古不变的，就像手机软件的不断更新迭代一样，陈旧的事物终将会被取代。相比于十年前程序员“高需求、高薪资、高难度”的三高状态，到如今，也开始逐渐被打破。虽然在科技时代，码农几乎永远不会失业，但随着新技术的产生，如果不去提升自己，那么你将会被取代。
从去年开始，相信很多的码农，都看到了各类关于大数据的信息。新闻、自媒体、科技媒体等都在对它进行解读。各个大型的互联网公司，像BAT也已经快速的实施了大数据项目，另外，在工业、农业、城市建设、医疗、旅游等行业的落地性应用都在表明，大数据在当下的社会中已经开始“大行其道”了。相应的，大数据也被看成是一个极具发展前景的行业，而码农转型大数据开发也被看成是发展的一个新方向。
作为一名码农，相信你身边的同行业者在过去的一年中，对于大数据的谈论并不少，当然，他们之中也不乏有一些人转型去做了大数据。而且，就目前大数据行业的薪资来看，其平均起始薪资已经达到了15k左右，相信，很多有几年编程经验的从业者也无法达到这个标准。另外具备3-5年工作经验的大数据从业者年薪已经达到30-50万，因此，面对这样的薪资，谁不会心动呢。
那么，关于码农转型大数据开发是否有必要？前景如何？我们可以通过以下几个点来具体的分析。
首先：时代发展大趋势下，抱残守缺OR革故鼎新
数据驱动一切这句话相信很多人都听过很多遍，但是谁真正的付出了行动呢？举个简单的例子，在2009年移动端开发刚出现雏形时，很多开发者认为移动端成不了气候，仍然守在PC端开发，结果几年后随着移动互联网的快速发展，想再投身于移动端，最佳时机已过。
而在如今的2019年，虽然十年已经过去，但场景是何其的相似。而且，针对于大数据的影响力相信不止IT人能够感受到，就连普通人都能够感受到。
所谓识时务者为俊杰，在如今的数据时代，偏安一隅，只停留在原地，只会慢慢被时代抛弃。既然大数据时代已到，作为码农主动靠近便成为了一种趋势。
其次：大数据行业的发展前景
大数据领域的人才需求非常大，再加上其产生的巨大经济价值，大数据从业者的薪酬必定水涨船高，目前动不动就20几万的年薪，足以让很多人心动。俗话说早起的鸟儿吃饱喝足，剩下的只能“吃土”，而你作为码农是否要加入这个转型大军呢？
另外，2019年被誉为是大数据的落地年，各个领域都将与大数据进行更加深入的对接，而这也将创造出更多的就业岗位，因此，码农转型大数据，必将迎来更多的发展机会。
最后：码农转型大数据开发更加便捷
作为一名码农，即使是最基层的码农，相信对于java、linux、python等都不陌生，而具备了这些基础，加上自己对于编程的理解，再加上自己的工作经验、逻辑能力等，学习大数据会更加的便捷，码农转型大数据开发的速度也会更快，也就能够更加快速的进入大数据市场，去谋求更多的红利。
终身学习的年代，不学习最终的结果只能被淘汰。而且，不仅仅是个人的淘汰，甚至是某些职业都将被淘汰（像：速记员、收银员等）。所以，不断的提升自己就成为一种必须。在当下，大数据已经成为未来发展的大趋势，成为了时代发展的领军行业，而你是否准备好去迎接新的未来呢？码农转型大数据开发，你准备好了吗？
在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流qq群：606859705， 群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入，大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴。
大数据必备技能详细
因为本身是偏Java应用方向的，所以整理的大数据必备技能详细，也是偏向于大数据工程师方向。总共分为五大部分，分别是：
离线计算Hadoop
流式计算Storm
内存计算Spark
机器学习算法
linux操作基础
linux常用命令–文件操作
linux常用命令–用户管理与权限
linux常用命令–系统管理
linux常用命令–免密登陆配置与网络管理
linux上常用软件安装
linux本地yum源配置及yum软件安装
linux防火墙配置
linux高级文本处理命令cut、sed、awk
linux定时任务crontab
shell编程
shell编程–基本语法
shell编程–流程控制
shell编程–函数
shell编程–综合案例–自动化部署脚本
内存数据库redis
redis和nosql简介
redis客户端连接
redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存
redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列
redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车
redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜
布式协调服务zookeeper
zookeeper简介及应用场景
zookeeper集群安装部署
zookeeper的数据节点与命令行操作
zookeeper的java客户端基本操作及事件监听
zookeeper核心机制及数据节点
zookeeper应用案例–分布式共享资源锁
zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知
zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制
java高级特性增强
Java多线程基本知识
Java同步关键词详解
java并发包线程池及在开源软件中的应用
Java并发包消息队里及在开源软件中的应用
Java JMS技术
Java动态代理反射
轻量级RPC框架开发
RPC原理学习
Nio原理学习
Netty常用API学习
轻量级RPC框架需求分析及原理分析
轻量级RPC框架开发
离线计算Hadoop
hadoop快速入门
hadoop背景介绍
分布式系统概述
离线数据分析流程介绍
集群搭建
集群使用初步
HDFS增强
HDFS的概念和特性
HDFS的shell(命令行客户端)操作
HDFS的工作机制
NAMENODE的工作机制
java的api操作
案例1：开发shell采集脚本
MAPREDUCE详解
自定义hadoop的RPC框架
Mapreduce编程规范及示例编写
Mapreduce程序运行模式及debug方法
mapreduce程序运行模式的内在机理
mapreduce运算框架的主体工作流程
自定义对象的序列化方法
MapReduce编程案例
MAPREDUCE增强
Mapreduce排序
自定义partitioner
Mapreduce的combiner
mapreduce工作机制详解
MAPREDUCE实战
maptask并行度机制-文件切片
maptask并行度设置
倒排索引
共同好友
federation介绍和hive使用
Hadoop的HA机制
HA集群的安装部署
集群运维测试之Datanode动态上下线
集群运维测试之Namenode状态切换管理
集群运维测试之数据块的balance
HA下HDFS-API变化
hive简介
hive架构
hive安装部署
hvie初使用
hive增强和flume介绍
HQL-DDL基本语法
HQL-DML基本语法
HIVE的join
HIVE 参数配置
HIVE 自定义函数和Transform
HIVE 执行HQL的实例分析
HIVE最佳实践注意点
HIVE优化策略
HIVE实战案例
Flume介绍
Flume的安装部署
案例：采集目录到HDFS
案例：采集文件到HDFS
流式计算Storm
Storm从入门到精通
Storm是什么
Storm架构分析
Storm架构分析
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Storm集群部署实战
Storm+Kafka+Redis业务指标计算
Storm源码下载编译
Strom集群启动及源码分析
Storm任务提交及源码分析
Storm数据发送流程分析
Storm通信机制分析
Storm消息容错机制及源码分析
Storm多stream项目分析
编写自己的流式任务执行框架
Storm上下游及架构集成
消息队列是什么
Kakfa核心组件
Kafka集群部署实战及常用命令
Kafka配置文件梳理
Kakfa JavaApi学习
Kafka文件存储机制分析
Redis基础及单机环境部署
Redis数据结构及典型案例
Flume快速入门
Flume+Kafka+Storm+Redis整合
内存计算Spark
scala编程
scala编程介绍
scala相关软件安装
scala基础语法
scala方法和函数
scala函数式编程特点
scala数组和集合
scala编程练习（单机版WordCount）
scala面向对象
scala模式匹配
actor编程介绍
option和偏函数
实战：actor的并发WordCount
柯里化
隐式转换
AKKA与RPC
Akka并发编程框架
实战：RPC编程实战
Spark快速入门
spark介绍
spark环境搭建
RDD简介
RDD的转换和动作
实战：RDD综合练习
RDD高级算子
自定义Partitioner
实战：网站访问次数
广播变量
实战：根据IP计算归属地
自定义排序
利用JDBC RDD实现数据导入导出
WorldCount执行流程详解
RDD详解
RDD依赖关系
RDD缓存机制
RDD的Checkpoint检查点机制
Spark任务执行过程分析
RDD的Stage划分
Spark-Sql应用
Spark-SQL
Spark结合Hive
DataFrame
实战：Spark-SQL和DataFrame案例
SparkStreaming应用实战
Spark-Streaming简介
Spark-Streaming编程
实战：StageFulWordCount
Flume结合Spark Streaming
Kafka结合Spark Streaming
窗口函数
ELK技术栈介绍
ElasticSearch安装和使用
Storm架构分析
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Spark核心源码解析
Spark源码编译
Spark远程debug
Spark任务提交行流程源码分析
Spark通信流程源码分析
SparkContext创建过程源码分析
DriverActor和ClientActor通信过程源码分析
Worker启动Executor过程源码分析
Executor向DriverActor注册过程源码分析
Executor向Driver注册过程源码分析
DAGScheduler和TaskScheduler源码分析
Shuffle过程源码分析
Task执行过程源码分析
机器学习算法
python及numpy库
机器学习简介
机器学习与python
python语言–快速入门
python语言–数据类型详解
python语言–流程控制语句
python语言–函数使用
python语言–模块和包
phthon语言–面向对象
python机器学习算法库–numpy
机器学习必备数学知识–概率论
常用算法实现
knn分类算法–算法原理
knn分类算法–代码实现
knn分类算法–手写字识别案例
lineage回归分类算法–算法原理
lineage回归分类算法–算法实现及demo
朴素贝叶斯分类算法–算法原理
朴素贝叶斯分类算法–算法实现
朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例
kmeans聚类算法–算法原理
kmeans聚类算法–算法实现
kmeans聚类算法–地理位置聚类应用
决策树分类算法–算法原理
决策树分类算法–算法实现
在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流qq群：606859705， 群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入，大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴。