Java后端开发工程师是否该转大数据开发?

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撰写我对java后端开发工程师选择方向的想法,写给在java后端选择转方向的人

背景

看到一些java开发工程师,对java后端薪酬太悲观了。认为换去大数据领域就会高工资。觉得java后端没有前途。我从事java后端开发,对大数据领域工作有些了解,但不深入。本文描述一下我对java后端和是否转大数据开发的个人见解。

目的

  1. 分析大数据领域分类
  2. 分析大数据工作工资高的原因
  3. 分析造成觉得java后端开发不够前景的原因
  4. java后端转大数据工作做什么
  5. 转去大数据领域的各类方向与java后端比较衡量

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一、大数据领域工作我认为分4类

类别 业务开发 架构组
1数据处理 ETL、爬虫 未知
2数据统计 实时流式计算、离线流式计算、Elastic-search分词统计 架构研究spark hadoop源码开发数坊系统、shuffle优化。
3数据分析 基于mahout、sparkStream 做机器学习、自然语言 性能优化
4数据算法/建模 推荐算法、用户画像、风控建模 未知

二、大数据领域工资高的原因

大家看到大数据工资高,其实是大数据领域包含了建模或者算法工程师那部分。高工资的就只有推荐算法、用户画像、风控建模、自然语言这些工作,职位为算法或者建模工程师。

然而大数据领域的大部分工作,都是上图表中,第1、2类的工作,如:etl、爬虫、实时离线流式计算,es、顶多就机器学习。即使这些工作也只是工程级的应用(换句话说就是写业务代码,搬砖),如果工资高也是有架构能力(提升spark性能之类),而不是大数据应用开发。

三、分析造成觉得java后端开发不够前景的原因

有人觉得java后端开发工资低,没有前景,没有适应时代。

第一、大数据时代很久了,很早就开始招大数据了,不是需求火爆的状态,如安卓工程师一开始火,如现在做的人多了,像安卓变多了,大数据的应用开发就不像2014年刚开始的时候那么高工资了,但是大数据中算法、建模工程师依然高薪,那种要求高质量高的工作都是10个人里面只有1个会的那种。

第二、很多java后端开发都是业务开发,写好业务没bug渡过一天又一天,没有遇到好项目或者没有自主学习,导致做了很久的java开发工程师,都是做业务,写CRUD、redis、mq等,会写代码是一回事,但是有没有好的技术方案就是另外一回事。

四、Java后端转大数据工作做什么

java换去做大数据其实只能做etl、爬虫、实时离线流式计算,es、顶多就机器学习这些工程级的应用,也就换套工具写业务代码,换套工具搬砖而已。

因为Java开发人员多数是使用、应用程度,而不是研究程度,所以Java工程师转大数据很少有人会做到第3、4类的工作,如果做第3、4类估计是重新开始了。

其实第1、2类这些工作薪酬跟java后端没什么区别,毕竟两个领域都有纯业务搬砖和自带技术体系的人。

这些大数据工程级应用(第1、2类),也有架构组,如同java后端一样,也有业务架构和基础架构。其实如果积累经验java后端和这些大数据晋升我认为是一样的。

举例

假如表中的第2类,大数据工程级应用做spark、hadoop,一种是做应用开发,如双11在页面显示华为、小米等品牌实时出货量多少,就用实时流式计算。 另一种属于架构工作,如开发个数坊系统(也叫数据仓库、DataWareHouse)出来让大数据应用开发同事在上面做 OLAP。这些架构组的人,一般需要对hadoop、spark、presto源码有过研究,或许会在上面二次开发,或者进行性能优化工作。 前者是换套工具搬砖,后者是架构组。如同java也有些业务代码和架构设计。

五、转去大数据领域的各类方向与java后端比较衡量

考虑方向

  • 要么转做大数据架构,如研究spark、hadoop、presto,搞个数坊系统(又叫DataWareHouse、数据仓库)、shuffle调优等,毕竟属于架构组,工资会高一点。
  • 要么转做推荐算法、用户画像、建模/算法类。而这部分工作都是有要求的,算法过硬、研究生、985、211 、数学专业,这些工作也会更高。数据挖掘与分析不止会mathot、spark streaming,还有SAS/SPSS 。
  • 如果转做大数据应用做实时流式计算、离线流式计算、es分词统计,其实是相当于业务码农,如果有java后端开发经验的话,这种那还不如在java后端继续深耕,毕竟换去做大数据应用开发深耕也是一样的。

考虑晋升机会

  • 考虑另一部分,能晋升到领导位置的,一般是伴随公司成长的核心员工。公司成长,开始是业务,一般都是java后端业务代码。等到中期、后期做报表才会用上大数据业务开发(第1、2类),有性能问题就会有架构组,再后期才到推荐算法这些让app更好体验的东西,如淘宝首页推荐。所以业务架构在前期就比较容易晋升。

  • 等公司成长起来了,公司有钱自然就会招很好的算法、建模工程师做真正有价值的部分。 而实时流式计算、elastic-search这些业务码农,也只是搬砖,现在做的人像安卓一样多了,就不像2014年刚开始的时候那么高工资了。

考虑所在城市的岗位数量

如第3、4类工作,岗位比较少,换公司换工作是否方便,有些公司如:中国移动 的第3类大数据工作就有外包出去,不是正式编制。 画好跳槽路线,因为转行第一间不一定是你的终点,所以要看其他的更上流的企业的要求是否能匹配自己。

BackUp作用

  • 多学大数据只是防止当前公司业务停止,没有业务开发时,java后端开发工程师可能被裁员掉,学大数据和前端React.js类只是对于java后端开发另谋活路的backup。因为有些职位就希望你全栈,但现在很多都前后端分离的。
  • 而被淘汰掉的java后端只是写业务代码,用用redis、mq。
  • java后端人人都会写,java后端技术领域还是很广的,但有没有写出好的技术方案就另外一回事。

总结

大数据、前端页面开发对于java后端开发工程师来讲,我觉得了解就可以了,知道有解决办法,不必每个领域都精通,况且没办法每个领域都精通。

如果后端开发转去做大数据、项目经理、产品经理岗位,估计都是java后端技术没做上去(本身不喜欢做程序员的也有可能),或者是只会做纯业务代码这些被淘汰掉了,所以就换领域了,还有转hr的。 不过同级别的java后端开发和产品经理薪资确实有差距,估计一两千。

我觉得大数据工程级应用开发(第1、2类)和Java后端开发薪资就没什么差距,以前java后端能转大数据应用开发,是因为那时候还缺人,现在不缺人了,要招都是招有真实经验的。

如果你从事java后端开发几年了,要转大数据领域,相当于你有一个升高级java开发工程师的机会,还是选择中级大数据应用开发工程师的机会,反正都是写业务代码的。

如果你的条件过硬,如985/211学历、数学专业、算法研究经验,如果要转算法/建模工程师就早点转,大数据领域高工资的就是这类人。

如果java后端开发工作经验4以上年了,没有硬性条件,建议继续深入后端学习。

如果java后端开发工作一两年,你想怎么转都可以。

如想了解薪酬,可以在招聘网站搜大数据工程师(一般就是指第1、2类的),和算法工程师、风控建模工程师、推荐算法工程师、用户画像工程师。我所知道有个风控建模经理三万多。

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