越来越多程序员转向大数据有以下几个原因：
● 大数据是未来趋势
2019年两会政府工作报告提出，要深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济…
目前稍微有实力点的企业都在上大数据项目（猎聘搜索“大数据”看看）。
● 大数据岗位工资高
目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的数据工程师薪酬在40万~80万元之间不等，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。
● 大数据职位发展空间大
Java这块如果做5~6年到管理岗位的话，薪资基本可以达到2万-2.5万了。但是2.5万基本上是Java技术人员的天花板，能上这个数的人很少，除非是架构师或者做底层的开发。但Hadoop这块2万多的薪资只能算一般，后面还有很大发展空间。
大数据使用的Hadoop(在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法)需要Java基础， 所以有很多搞Java的都在往这hadoop大数据方向转。
● 大数据不受年龄限制
年龄大对搞技术的来说是个比较大的问题，Java程序员满大街都是，随着程序员的年龄的增长,相应的学习能力却是在退步的，因此往往会出现跟不上行业技术脚步的情况。Hadoop这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题，年龄越大经验越丰富，也越吃香。
● 大数据转型需要哪些基本技能
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
Java编程是大数据开发的基础，Java编程是必备技能！
Python
Python在大数据处理框架中得到支持。
Scala
Scala是一门多范式的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
Go
Go（又称Golang）是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。
技术层面来说，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。
当下如何正确姿势进军大数据开发呢？
首先需要三个方面，一是初学者心态，二是了解语言特性，三是学习能力，四是达到融会贯通；
零基础学员，应届生还有很强的学习能力，把数据结构、算法基础、操作系统、计算机网络等课程，基础学扎实对后期进军IT行业有很大益处。
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。
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