你為什么從后端開發（Java/golang）轉到大數據開發（Hadoop/Spark）？轉大數據的最初原因很簡單，就是好幾個同事都轉了，他們的收入瞬間提高了好多，于是在同事的內推我也就跟著轉了，轉完以后發現自己真的轉對了。有以下2個理由：
1、行業發展好
首先考慮的是行業發展的角度，當今互聯網行業內技術的發展是很重要的，通過行業趨勢讓自己拿到新的一輪門票，走上更好的發展，那么我們才能成長的更好。每個人都應該努力，但比努力更重要的是選擇，選對賽道是我認為還算比較努力的普通人可以活的更好的法寶。
現在的行業發展情況來看大數據一直是個很大趨勢，尤其是從2020年開始。
轉行過來發現大數據開發的工作難度遠比我之前想象中要低很多，我幾乎每天都是基于Hive寫SQL，寫各種各樣的SQL，SQL寫熟了，根據需求寫SQL確實沒啥太大的難度，當然我現在還在學習，Spark快學完了，學起來也不難；甚至有一天我在想，如果當初直接選擇干大數據也許會簡單。
大數據薪資普遍比Java開發要高3-4K以上，所以有很多做Java開發的小伙伴都在轉行做大數據。大家都會用腳去投票的嘛！
2、薪資水平高
其次就是薪資水平了，周邊很多Java的工程師做個3-5年，薪資最多也就是個1w-2.5w這個樣子了。2.5萬對于Java技術人員來說已經很高了，當然Java架構師或者做底層的開發人員工資相對技術人員來說薪資較高一些，但是那么的Java崗位中，類似架構師這種高端崗位的占比又有多少呢？大家技術水平都差不多，憑什么他就架構師？我自認為沒有那么好的為人處世的能力，也沒有那么好的運氣。
但是我了解到，對于從事大數據開發這個崗位的技術人員來說，2萬多只能算一般般。
以Hadoop Hive工程師為例，剛大學畢業入門月薪已經達到了8K-10K以上，工作1年月薪可達到1.2W-1.6W以上，具有2-3年工作經驗的年薪可以達到30萬—50萬，這在之前，我們干Java后端的是不敢想象的。
所以大數據有著很大的發展空間。 我認為選擇大數據就是一個很聰明的選擇，先別管以后咋樣、別管以后多少年大數據會像Java一樣卷，起碼我先用腳投了票、提前每個月多掙了點錢。
小結
最后，很多人可能糾結自己現在從事的是Java編程是否需要轉Python大數據。其實我想和大家說的是，從技術層面來講，不管是Java還是Python等等，都是大數據的一個工具而已。
現在Spark官方都在強推Python，把大數據開發弄的和數據分析差不多了要，剛開始我自己有些接受不了，想著還要學Python，但作為普通人怎么能逆轉趨勢呢？你我只是個凡人?，F在不得不說Python確實簡單。
大數據一定是以SQL Python作為主要編程工具的，凡是和數據相關的崗位幾乎最終都這樣的；當然我也有可能是錯的，但是又有什么關系呢，會一門編程語言，再去使用完全沒有用過的另外一門編程語言，難道還要從HelloWorld重新學習么？
只要稍微有點基礎的程序員轉型大數據，都有天然的進階優勢，因為是真的簡單；哪怕你沒有學過任何一種編程語言零基礎，也是可以很快就學會，最重要的是自己要用心。
