从Java 到大数据：转型路上的岗位选择指南

一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。

先说结论

如果你现在是一名 Java 开发工程师，想转型到大数据领域，那么大数据开发工程师会更适合你。

如果你不喜欢开发，同时比较喜欢分析数据中的价值，希望从事商业智能分析相关工作，那么大数据分析会更适合你。

如果你不是很喜欢写代码，同时对大数据分析也不是很感兴趣，而自己在 Linux 系统和 Shell 脚本编写方面有一定基础，同时对于大数据技术有一定的使用基础，那么大数据运维可能会更适合你。

大数据研发岗位解析

大数据开发岗位在进行细分，还会有大数据引擎研发、大数据平台开发、大数据组件开发、数据研发(ETL)。这几个方位主要工作内容各有差异，侧重点不同。

大数据引擎开发，主要是结合业务侧的需求和问题，对大数据引擎做二次开发。大数据引擎一般包括：Flink、Presto、Trino、Spark、StarRocks、Doris 等等

大数据平台开发，顾名思义，开发数据平台给其他开发同学使用，大数据平台底层是大数据组件，上层则是业务开发同学，你开发的平台提供用户使用大数据组件的能力。大数据平台一般使用Java语言开发，会使用到 Spring 、Spring Boot快速开发出后端供前端进行使用。数据库一般会使用Mysql，同时也会使用到Mybats，Dubbo接口等等。

大数据组件开发，主要工作更偏向于组件底层开发，你需要结合公司业务特征，定制化的在公司所使用的大数据组件上开发新功能、优化、以及BUG修复等。大数据组件开发同学需要对使用的组件底层原理要有很深的了解，同时也对其源码要有一定的研究，这样，你才能够放心大胆在上面进行开发而不会影响到线上业务的运行。

大数据分析岗位解析

大数据分析也就是 BI 同学，平时主要会从业务数据或者 ETL 同学处理好的数据，去分析数据中潜藏的价值，帮助业务同学去运营。

有时候业务同学也会找你临时取数，当然大数据分析同学要有一定的 PPT 制作能力，因为有时候你从数据中得到一个结论，需要使用 PPT 向老板或者其他同学通过 PPT 来讲述你的观点。BI 同学，同时在数据可视化要有一定的想法，因为BI同学是有用数据的最大使用方。

大数据运维岗位解析

大数据运维同学则是主要运维集群机器的稳定性，保证它们不能出现任何故障，平时也会接收到很多机器报警信息。当公司申购到新的机器时，大数据运维同学要能够帮助开发同学配置相关的开发环境，部署大数据组件集群。

当大数据组件集群突然变得不稳定时，有报警信息时，大数据运维同学需要能够快速定位问题和解决问题。大数据运维同学掌管着大数据组件集群的资源，当机器资源不够时，运维同学需要申请采购或者临时调配其他部门的资源，比如大促时机器资源紧张问题。

大数据运维同学平时需要对 Linux 系统、Shell 脚本的编写、Python 等要有一定的理解研究。

总结

总体来说，大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位需要从具体的视角去看他，对于不同兴趣和不同基础的同学来说，找到适合自己和个人职业规划的岗位才是最重要的。

每个岗位的工作内容都不尽相同，大数据开发偏向于代码开发，大数据分析侧重数据分析，大数据运维偏向公司机器的稳定性运维，最后，希望你能够找到适合自己的岗位。

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