首先JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。
现在学习JAVA的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，根据目前的行业动态，JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超，因为JAVA程序员的加班时间过长导致，所以大批JAVA工程师前辈已经先一步进军大数据了。
我们都知道Java语言在编程中的地位不言而喻，近年来，我们都知道很多学java的朋友，在java的基础上开始学习以hadoop为首的大数据方向的语言，本文我就来分析一下为什么越来越多的java工程师开始转向hadoop？
Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。
Hadoop的发音是[hædu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短、容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处，小孩子恰恰是这方面的高手”。
Apache Hadoop官方定义是：Hadoop项目™®是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。
过去1年多，笔者差不多跟近1000名学习hadoop的用户做过沟通，就他们为什么要从Java转向hadoop的原因进行交流，总结起来，主要有以下4点：
1、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，所以很多有经验的Java老鸟在往这块转。
2、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工程师满大街都是，年龄大了工资还好但精力跟不上年轻人，不能加班，有家有室也不能长期出差，会比较尴尬。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。
目前有一大半学Hadoop的学员都有不错的Java基础，有的是工作2~3年发现工资一直在7k-12k这个位置徘徊，上不去，想突破一下；也有的是不想整天做业务系统开发，想去大互联网公司发展，待遇和氛围好一些；也有的是公司有些业务需要用到Hadoop，边学边做，碰到问题也能跟老师同学交流。
3、大数据岗位工资高
做Java的人已经比较多了，很多人工作4~5年月薪也难上2万，能上2.5万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也还来学Hadoop，主要也是考虑未来发展天花板的问题。
4、大数据是未来趋势
做Java也是不错的，不过目前大数据是个趋势。稍微有实力点的企业都在上大数据项目，而Hadoop本身又是Java开发的，再加上Hadoop工程师普遍比纯Java开发要高3k以上，所以有很多搞Java的都在往这hadoop大数据方向转。
5、大数据学习路线
转自知乎
做了几年JAVA了，前端后端都做过些项目，最近公司准备上马一个大数据项目，让我来负责，一方面因为我对大数据正好有兴趣，一直找不到机会学习（没有动力啊~），这次机会算是撞上了。
但另一方面，其实我的大数据经验只是在虚拟机/aws和openstack上搭建word count的水平上，基本算是0基础起步。虽然我自信JAVA基础还行，但在自学大数据途中我发现，大数据实在太庞大了，各个组件够你吃一壶了:hadoop、spark、Kafka、storm、flume、flink等，而且网上的素材往往呈碎片化，偏向理论，没有太多实操空间，走了很多弯路。
不过在这次学习过程中，我也有些感想，想分享给大家。
首先，怎么判断一个技术是不是值得学：
以往我在学习一种新技术的时候，往往会先花5分钟去了解这个技术是大致干什么的，然后花30分钟去读下文档了解下应用场景，最后花2个小时做个demo，这就足够了。
如果这个技术后期在工作中用到，那么再捡起来不难，如果技术被革新了那之前花费的沉没成本也不高。从市场环境看，大数据明显属于前者，大数据和人工智能都是最近比较火的职业，岗位工资溢价也比较多，薪酬在40万~60万元之间。
30岁是一个十分繁忙的年龄，特别是在职期间给自己充电。但根据我的经验，由java语言转向大数据比想象中要简单，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，一般掌握了Javase就可以比较容易入门大数据。
确定好后目标，下面是怎么开始学？
对于JAVA开发来说，跨行学习大数据，是由纯技术到数据科学领域的跨界，需要从思维层次彻底转变，这方面真正的大师太少了。
在我的经历中，我最崇拜的只有这一位——他做了6年JAVA后台开发，期间通过岗位的便利开始接触大数据，第7年跳槽进了阿里大数据岗位，并在2年内迅速成长为大数据专家，后来陆续在乐视/IDC等互联网企业工作，在技术上甩了同龄人一条街。如今他在一家AI企业担任CTO职位，年薪百万级别。
在2018年的时候开始做一系列大数据的分享，也带过了不少大数据新人。我有幸也听过几次分享，受到很多启发。有人奇怪这种大佬为啥要讲课？用Tant的话说：做分享的过程是一个教学相长的过程，他想在往上探一探，大数据的天花板有多高。
你要是有兴趣也可以听听他的免费分享课，绝对有所收获。最近tant联合几位业界大佬做了一场免费的大数据特训营，这个特训营除了Tant之外，还有三位前辈花费了整整30天的时间一同参与授课。包括：芒果TV的数据仓库架构师Dico（领导核心团队），12年的大数据老手Brave（华为认证的大数据专家），阿里的算法大牛Chris老师（某上市游戏算法团队一把手被挖到阿里），平均资历超过10年，都是在智能数据领域核心岗位的大牛。
这四位老师他们本身处在一线大厂，本身也是负责人员聘用和管理的，无论对大数据的技术与市场人才需求都十分了解。平时难以见到的大佬，这次在本次训练营都会亲自指导与（代码）示范，他们的一次分享，胜过你盲目自学10天。
很多学员手里其实握着几百G 的资料却无从下手，特别是初学者，本身环境搭建都不会，很多教程上来就是一套代码实操，缺少在基础层面与框架上的认识。甚至本身出这些课件的人自己都没有大型项目的实战经验，采用的技术老旧，难以对接企业环境，其实是误人子弟的。
Tant老师的《1零基础大数据特训营》，综合了市场上最新的技术，去粗取精，只教干货，以录播与直播结合的形式，让广大在职学习者能合理安排时间，最大限度地去主动汲取知识。
你可以去菜鸟窝找下助教免费领取下。或直接勾搭助教weixin:BT474849 .