知識星球早在幾年前，馬雲就在某次峰會中提到，未來30年，是從IT時代到DT時代的變革。
“不參與大資料建設，10年後一定後悔”。
DT就是Data Technology資料科技，抓住大資料帶來的機遇至關重要。經過幾年的發展和應用，大資料這把火依舊燒的火熱，從移動支付到共享經濟，從萬物互聯到智慧城市，大資料所創造的價值正在一步一步體現。
拿最近大熱的世界盃來講，國際足聯已允許俄羅斯世界盃的參賽隊伍在比賽中獲取資料，這意味著大資料對於足球的價值得到了又一重官方肯定。
01 大資料這把火還能燒多久？
2018中國大資料應用大會即將召開，大會的主題為“大資料賦能數字中國”，將圍繞大資料應用產業創新發展，大資料與政府治理、大資料與民生公共服務、大資料與安全等熱門話題展開。
政策的支援、資源的投入、市場的需求意味著大資料仍將成為近幾年的主流。
然而據最新釋出的《大資料人才報告》顯示,目前全國的大資料人才僅46萬,未來3-5年內大資料人才的缺口將高達150萬，而在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。
大資料人才如此搶手，各家都紛紛開出高薪以求人才，平均月薪可達25k。
▲資料來自拉勾網
02 抓住機遇，成為大資料人才
不論是從個人發展還是行業前景來看，進入大資料領域是個不錯的選擇。
目前的大資料處理主要有兩個軟體框架，Hadoop 和 Spark。從各家公司的招聘要求來看，想要從事大資料開發，掌握Hadoop或者Spark是不可少的。
Hadoop三大件包括HDFS、Yarn和MapReduce。大資料量儲存用HDFS，Yarn是其自帶的一個資源管理框架，而MapReduce是一個分散式計算框架，跑在Yarn上，配合HDFS用來做分散式資料計算。
Spark相當於MapReduce的改進版，寫分散式計算任務時，從程式碼上看更簡潔，而且它支援大家都喜歡的python，上手比較快。
Spark作為計算系統圈的“新貴”，如果想要成為大資料工程師，學習Spark是不可少的。
學習前，需要有一些基礎：
1.瞭解Linux作業系統，對一些基本命令混個眼熟。要瞭解一些JavaSE的內容，可以網上找一些資料，也可以買一些“從入門到精通”的書。
2.學習攻剋Spark，適當瞭解hadoop（HDFS、Yarn和MapReduce）。這裡提到要適當瞭解Hadoop是因為Spark在實際工作中，在載入資料和儲存資料的時候，也是會使用到HDFS的，瞭解Yarn煩人基礎知識也是必須的，Cloudera官方推薦使Spark on Yarn的叢集樣式。
3.學習python。python簡單易學，可以開發Spark程式，Spark有Python介面。
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