俄罗斯世界杯开赛以来，老牌强队频频爆冷，从朋友圈观察来看，天台已经站满了球迷朋友，买球反着买别墅靠大海也成为了众多网友挂在嘴边的金句。
真球迷会发现，这次的俄罗斯世界杯多了很多充满科技感的新玩意。比如在法国对澳大利亚的比赛中，视频助理裁判VAR就“大放异彩”，有效地避免出现了当年德国对英格兰的“门线惨案”。
而且，国际足联已允许俄罗斯世界杯的参赛队伍在比赛中获取数据，这意味着大数据对于足球的价值得到了又一重官方肯定。
“大数据”在足球运动中简直就是上帝视角全开，从对阵球队的分析到战术建议，到球员状态调整等等，它都能发挥作用。
大数据为什么频频上热搜？
从移动支付到共享经济，从万物互联到智慧城市，从大数据这一概念被初步接受，到刷屏的年度账单、听歌报告，大数据所创造的价值正在一步一步体现。互联网、金融、电信、医疗、交通、民生，各行业都开始进行大数据应用，大数据的应用场景在未来更是有着无限可能。
大数据的真正价值就在于应用。
根据工信部发布的《大数据产业发展规划（2016-2020）》，到2020年，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元。
当然，随之产生的隐私问题也应该被重视。
大数据岗位的薪资是不是虚高？
良好的发展前景，意味着强大的变现能力和人才需求，相应的，大数据岗位的薪资也会高于一般岗位。简单来说，高薪资是因为能够创造更大的价值。
以亚马逊为例，它的专利“预测性物流”可以在用户下单前就开始物流工作。亚马逊会根据你之前的浏览记录、搜索记录，甚至是鼠标停留时间，来预判你的购物行为，为你进行商品推荐，仅这一点就是使得它的附加利润增长了10%到30%。它还会提前将这些商品运送到相应的仓库，这样就能大大缩短商品达到时间，让用户更愿意买买买。
也正是因为这样的实用性，“大数据人才”对有追求的企业来说就是“刚需”。有猎头公司预估，未来5年内，94%的公司都会需要数据科学家。
数据来自拉勾网
从上图可以看出，各家为了笼络人才，开出的薪资待遇还是不错的，但是大数据的人才缺口还是真实存在。
据最新发布的《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
如何成为大数据人才？
不论是从个人发展还是行业前景来看，进入大数据领域是个不错的选择。
中国顶尖白帽团队Keen的创始人王琦说过“大数据时代，数据就是钱”。
目前的大数据处理主要有两个软件框架，Hadoop 和 Spark。从各家公司的招聘要求来看，想要从事大数据开发，掌握Hadoop或者Spark是不可少的。
Hadoop三大件包括HDFS、Yarn和MapReduce。大数据量存储用HDFS，Yarn是其自带的一个资源管理框架，而MapReduce是一个分布式计算框架，跑在Yarn上，配合HDFS用来做分布式数据计算。
Spark相当于MapReduce的改进版，写分布式计算任务时，从代码上看更简洁，而且它支持大家都喜欢的python，上手比较快。
从目前的技术趋势来看，Spark风头正劲，而Hadoop、Storm的一些组件则在消退。分布式计算框架Hadoop MapReduce，以其稳定性著称。但他是基于磁盘IO的计算框架，在迭代计算和交互式数据挖掘方面性能较差。正是基于MapReduce的痛点，基于内存的计算框架Spark才应运而生。
Spark作为计算系统圈的“新贵”，如果想要成为大数据工程师，学习Spark可以说是不可少的。
学习前，需要有一些基础：
1.了解Linux操作系统，要对一些基本命令混个眼熟，不用死记硬背，之后使用多了自然就会记住。要了解一些JavaSE的内容，可以网上找一些资料，也可以买一些“从入门到精通”的书。
2.学习攻克Spark，适当了解Hadoop（HDFS、Yarn和MapReduce）。Spark目前已经发展成了一个生态圈，有很多技术，前期需要了解离线处理sparkcore，和实时处理Spark streaming，类似Spark Mlib和Sparkgraphx可以等到后期需要用到的时候再慢慢研究。这里提到要适当了解Hadoop是因为Spark在实际工作中，在加载数据和存储数据的时候，也是会使用到HDFS的，了解Yarn烦人基础知识也是必须的，Cloudera官方推荐使Spark on Yarn的集群模式。
3.学习Python。Python简单易学，可以开发Spark程序，Spark有Python接口。
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