你为什么从后端开发（Java/golang）转到大数据开发（Hadoop/Spark）？转大数据的最初原因很简单，就是好几个同事都转了，他们的收入瞬间提高了好多，于是在同事的内推我也就跟着转了，转完以后发现自己真的转对了。有以下2个理由：
1、行业发展好
首先考虑的是行业发展的角度，当今互联网行业内技术的发展是很重要的，通过行业趋势让自己拿到新的一轮门票，走上更好的发展，那么我们才能成长的更好。每个人都应该努力，但比努力更重要的是选择，选对赛道是我认为还算比较努力的普通人可以活的更好的法宝。
现在的行业发展情况来看大数据一直是个很大趋势，尤其是从2020年开始。
转行过来发现大数据开发的工作难度远比我之前想象中要低很多，我几乎每天都是基于Hive写SQL，写各种各样的SQL，SQL写熟了，根据需求写SQL确实没啥太大的难度，当然我现在还在学习，Spark快学完了，学起来也不难；甚至有一天我在想，如果当初直接选择干大数据也许会简单。
大数据薪资普遍比Java开发要高3-4K以上，所以有很多做Java开发的小伙伴都在转行做大数据。大家都会用脚去投票的嘛！
2、薪资水平高
其次就是薪资水平了，周边很多Java的工程师做个3-5年，薪资最多也就是个1w-2.5w这个样子了。2.5万对于Java技术人员来说已经很高了，当然Java架构师或者做底层的开发人员工资相对技术人员来说薪资较高一些，但是那么的Java岗位中，类似架构师这种高端岗位的占比又有多少呢？大家技术水平都差不多，凭什么他就架构师？我自认为没有那么好的为人处世的能力，也没有那么好的运气。
但是我了解到，对于从事大数据开发这个岗位的技术人员来说，2万多只能算一般般。
以Hadoop Hive工程师为例，刚大学毕业入门月薪已经达到了8K-10K以上，工作1年月薪可达到1.2W-1.6W以上，具有2-3年工作经验的年薪可以达到30万—50万，这在之前，我们干Java后端的是不敢想象的。
所以大数据有着很大的发展空间。我认为选择大数据就是一个很聪明的选择，先别管以后咋样、别管以后多少年大数据会像Java一样卷，起码我先用脚投了票、提前每个月多挣了点钱。
小结
最后，很多人可能纠结自己现在从事的是Java编程是否需要转Python大数据。其实我想和大家说的是，从技术层面来讲，不管是Java还是Python等等，都是大数据的一个工具而已。
现在Spark官方都在强推Python，把大数据开发弄的和数据分析差不多了要，刚开始我自己有些接受不了，想着还要学Python，但作为普通人怎么能逆转趋势呢？你我只是个凡人。现在不得不说Python确实简单。
大数据一定是以SQL Python作为主要编程工具的，凡是和数据相关的岗位几乎最终都这样的；当然我也有可能是错的，但是又有什么关系呢，会一门编程语言，再去使用完全没有用过的另外一门编程语言，难道还要从HelloWorld重新学习么？
只要稍微有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势，因为是真的简单；哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以很快就学会，最重要的是自己要用心。
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