想转IT方向，选择编程前景好还是大数据？
今天我们就来看一位专业人士对于编程和大数据的解读。
从就业而言，大数据和编程并不是什么冲突的岗位，而事实上大数据岗位也对编程能力也有不低的要求。通常我们所说的大数据工程师, 普遍指的是Hadoop生态系的开发者。
随着时间推移，大数据行业也经过了很多的变化，现在的热点也已经由大数据转向了AI，而大数据行业进入了一个相对平稳的发展期。其实也很容易理解，以前缺的是数据和处理数据的解决方案，而现在的AI就是一个利用数据产出结果的方向。
从工作性质上来看，大数据岗位大致分成四类：基础架构，ETL，数据可视化，数据分析。
1
基础架构
公司由于性质的不同，数据也不同，所以数据架构和设计方法，引入的组件也有所不同，需要有人设计，搭建和维护相应的基础架构。
关于这部分现在也有不少商用的应用，比如CDH， 它和以前另外一家Hortonworks合并了，其实他们两的合并也说明市场的一些反应。架构方法上不少使用的Lambda架构，这儿不细说了
2
ETL
ETL， 是Extract-Transform-Load的缩写，最常见的一些情况是从某一个系统把数据导到另外一个系统，导入的过程时会对数据进行一些加工，做一些数据的增强， 数据清洗，数据规整等工作。
这是一个非常常见的工作，其实绝大部分从事大数据的开发者都在做的一个事，区别是有的人只做这个，有的人部分工作在做这个，也或许从来没有意识到自己的大数据工作都是ETL的工作。这部分工作的无可避免，因为常见的数据来源，主要来自数据库（通常是关系型数据库）和日志数据
业务数据库， 业务数据的设计会遵从OLAP的设计，而后面我们所说的数据可视化和数据分析数据会遵从OLTP的数据设计，更多的冗余换来更快的处理时间，这就涉及到之间转换的ETL
日志总是以一种非结构化数据的方式存在，总是需要转换为结构化数据，还有一种和MySQL相关的比如binlog之类也可以归结到日志的加工
总而言之，这部分的工作虽然枯燥，但是非常重要又必不可少。
3
数据可视化
数据可视化可以归结到数据分析中，但很多公司的数据分析仅到此就结束了，所以特别列出来
例子：数据可视化
4
数据分析
利用现有的数据，对以前的数据进行分析汇总，比如支付系统的对账， 也有对未来的行为进行预测，比如ML/DL 系统也是一种数据分析
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Q&A
大数据需要什么编程语言？
如果希望从事基础架构和ETL类，主要是Java+Scala为主，Python为辅。
如果希望从事数据可视化，可以根据前端的要求来， HTML + JS + CSS
如果希望从事分析类，基于现有的大数据架构的分析，还Java+Scala为主，Python为辅。如果是从事AI/ML，那么现阶段Python为主， C++（Tensorflow等底层实现）为辅。
而高手从来不问要选什么，他全都会！
大数据常用的技术？
我们说大数据普遍就在说基于Hadoop生态系的基础架构和ETL类的技术体系。
Hadoop，Hadoop有三个组件，MapReduce+HDFS+YARN， 现在手写MapReduce的已经很少，Hadoop能用的常见的是HDFS（分布式文件系统）， YARN（资源调度系统）
Hive， 可以理解为一个上层系统操作Hadoop的MapReduce的操作，常用来处理一些大批量的Batch数据数据仓库工具
Pig，很少见到还有新开的项目在用了
Spark, 基于内存的大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎（此处要划重点）
Flink， Storm，Spark Steaming 流式计算（此处要划重点）
Flume, 日志收集
Hbase, Cassandra 等分布式数据库
Kafka，消息系统（此处要划重点）
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