如今随着环境的改变,也经常关注技术圈的发展,但自己适合的技术发展道路该怎么走,也算有个方向了.
但是技术有自己的发展周期,众所周知的很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋,这期间不少的程序员也走出的自己的发展道路,有的去了解新的发展趋势的语言,了解新的技术,利用自己原先的思维顺利改变自己的title.
比如我自己都在往更高的技能走,我认为这是一个很聪明的想法,横向发展,拖宽自己的知识广度,未来或许就能把握更多的机遇.
2019年-2021年,将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期,就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样.
大数据与人工智能相互依托,在政策层面已经上升为<国家战略,而且迅速进入全面启动实施阶段;技术层面,大数据技术已经基本成熟,并且推动人工智能技术以惊人的速度进步;产业层面,智能安防,自动驾驶,医疗影像等都在加速落地.
以上是2018年 BigData & Al Landscape 全景图.
在全球各个应用企业,应用行业,开源组织都可以一览无遗,2019年势头正在愈演愈烈!
从上面可以了解到,在行业发展,技术的发展趋势是很重要的,通过趋势让自己拿到新的一轮门票,走上更高的发展那么我们才能成长的够好.
如何正确姿势深耕大数据,编程语言与大数据的关系？
从技术层面来说,编程语言（Java,python,R,Go语言 ...）对于大数据开发来讲只是一个工具而已.
如果你已初步掌握以下基本的技能:
java高级(虚拟机,并发)
Linux 基本操作
Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）
HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
Hive(Hql基本操作和原理理解）
Kafka
Storm/JStorm
Scala
Python
Spark (Core+sql+streaming ）
辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
这些编程语言各自都具备显著的特点,其中Python和Java更具备广泛的应用领域.
如果你有以下高阶技能:
机器学习算法以及mahout库加MLlib
R语言
Lambda 架构
Kappa架构
Kylin
Alluxio
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.
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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