大数据是热点,也是未来的趋势。据美国劳工局预测,2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员;而国内数据统计《大数据人才报告》显示,预测未来3到5年人才缺口将达到150万之多。
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Hadoop的局限性
提起大数据,第一个想到的肯定是Hadoop。从2004 年 Google 发表 MapReduce 论文开始,经过近 10 年的发展,基于 Hadoop 开源生态或者其它相应系统的海量数据处理已经成为业界的基本需求。
但是不像经过几十年发展的数据库,一个系统可以解决大部分数据处理需求,Hadoop 等大数据生态里的一个系统往往在一些数据处理场景上比较擅长,另一些场景凑合能用,还有一些场景完全无法满足需求。结果就是需要好几个系统来处理不同的场景。
大数据和 AI 全景 – 2018  来源:https://mattturck.com/bigdata2018/
所以刚接触这个领域的人往往会被大数据的技术数量砸晕,大数据陡峭的学习曲线难免令人望而却步。
Spark的横空出世
在了解这个问题后,就不难理解为什么Spark会在2014年开始迅速流行起来了。
Spark 在当时除了在某些场景比 Hadoop MapReduce 带来几十到上百倍的性能提升外,还提出了用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景。
此外,Spark支持Java、Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用。
经过几年的发展,Spark 已经被视为可以完全取代 Hadoop 中的 MapReduce 引擎。
大厂敲门砖 加薪神器
现在很多大厂Data岗都会将Spark直接列到招聘条件中。掌握Spark的人才,占有着市场高需求和低供应的绝对优势,比起其他诸如Hadoop,Hive等技术,Spark有更多可能,也有更强的竞争力。
Dice数据显示,Spark技术的市场需求远高于供应量,而Hadoop和Hive处于供求相对平衡的位置。
正因为人才短缺,Spark相关岗位在热门Data岗中的薪资水平同样鹤立鸡群。可以说在Spark加持下,涨薪10-20K 轻轻松松。
数据来源:Ziprecruiter
市场需求大、供应少,大厂钟爱但自学难,Spark似乎成了一块可望而不可及的烫嘴肉,如何能找到方法咬下第一口呢?
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