如今随着环境的改变，也经常关注技术圈的发展，但自己适合的技术发展道路该怎么走，也算有个方向了。

但是技术有自己的发展周期，众所周知的很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋，这期间不少的程序员也走出的自己的发展道路，有的去了解新的发展趋势的语言，了解新的技术，利用自己原先的思维顺利改变自己的title。

比如我自己都在往更高的技能走，我认为这是一个很聪明的想法，横向发展，拖宽自己的知识广度，未来或许就能把握更多的机遇。

一、大数据是未来趋势

2019年-2021年，将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期，就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。

大数据与人工智能相互依托，在政策层面已经上升为国家战略，而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

以上是2018年 BigData & Al Landscape 全景图

在全球各个应用企业，应用行业，开源组织都可以一览无遗 ， 2019年势头正在愈演愈烈！

从上面可以了解到，在行业发展，技术的发展趋势是很重要的，通过趋势让自己拿到新的一轮门票，走上更高的发展那么我们才能成长的够好。

二、当下如何正确姿势深耕大数据，需要哪些基本技能？

如果你已初步掌握以下基本的技能:

Java高级(虚拟机、并发)

Linux 基本操作

Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）

HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）

Hive(Hql基本操作和原理理解）

Kafka

Storm/JStorm

Scala

Python

Spark (Core+sql+streaming ）

辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

如果你有以下高阶技能：

机器学习算法以及mahout库加MLlib

R语言

Lambda 架构

Kappa架构

Kylin

Alluxio

从技术层面来说，它们都是大数据的一个工具而已。其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然的进阶优势，哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以学会的。

不管是初学者还是资深程序员，应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言，只有这样才能达到融会贯通，拿起任何语言基本上都会用，并写出高质量的代码来。

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