大數據作為時下火熱的IT行業的詞彙，隨著大數據時代的來臨，大數據開發也應運而生。
有些同學並不太瞭解大數據開發工程師這個職位，所以簡單介紹一下什麼是大數據開發工程師，當前互聯網公司的數據開發到底是什麼樣子的？
什麼是大數據
想要真正的理解大數據(Big Data)，我們應該從三個方向去理解。高速(Velocity)、大量(Volume)、多樣化(Variety)、真實性(Vractiy)、低價值密度(value)稱之為“5V”特性。
總的來說，大數據就是數據越來越大、越來越複雜的這樣一個概念。大數據計算單位一般有(小到大)：B、KB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、NB、DB。一般大數據要求數據達到PB級以上才能稱之為大數據，1PB就等於1024TB。
大數據開發薪資如何
*數據來源於職友集
大數據開發需要掌握哪些技術
階段一：Linux&Hadoop生態體系基礎知識、原理
Linux體系、Python編程語言核心用法、Hadoop離線計算原理、分佈式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、Flume分佈式日誌採集、zookeeper全局分佈式鎖、kafka分佈式發佈-訂閱消息系統、spark分佈式計算框架。
階段二：分佈式計算框架和Spark&Strom/flink生態體系
(1)分佈式計算框架優化與實戰
Scala編程語言核心用法、Spark(sql、shell)大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習)大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、hive數倉實戰、hbase實戰。
(2)Storm/flink技術架構體系
Storm/flink原理、基礎、調優 消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解
階段三、數據挖掘與機器學習。
結巴+隱馬爾科夫、維特比算法+userCF、spark實現userCF+itemCF+LR+商品預測、決策樹+隨機森林+GBDT、支持向量機SVM、神經網絡與深度學習、word2vec + lstm、als算法、kmeans + spark應用 + 交叉特徵、貝葉斯 + 新聞分類 + saprk應用。
轉型大數據適合的人群
1、Java
Java以及基於Java的框架，被發現儼然成為了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。
2、Python
Python往往在大數據處理框架中得到支持。
3、R
R語言已經成為了數據科學的寵兒。
4、Hadoop和Hive
Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的準確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。
技術層面來說，其實只要有點基礎的程序員轉型大數據都有天然進階優勢，即使你沒有學過以上語言上手Hadoop也是可以的。
大數據開發就業方向
大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析、物聯網和人工智能算法訓練領域，都有著核心技術和職位訴求，那麼開發方向都有哪些對口的工作職位呢？
方向1：大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程師，大數據研發工程師，大數據架構師等;
方向2：大數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據算法師等;
方向3：大數據運維工程師等。
大數據開發這塊年齡影響比較小，因為搞大數據不是簡單的編程，編程的份量連1/6都不到，很多時候需要你從服務器、存儲、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題。
在大數據行業內生存的時間越久，其經驗也會越得到肯定，這也是大多數資深IT人士分析大數據或將帶來50、60歲的“老”專家的原因。
面對如此光明而誘人的前景，有遠見的人，早已給自己安排了後路。
目前，一個大數據工程師的月薪輕鬆過萬，一個有幾年工作經驗的大數據工程師，薪酬在40萬~60萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕鬆超百萬。
