text":"一、 转行背景1.温水煮青蛙的八年
男 ， 1989年生 ， 211理工科 。 家庭条件一般 ， 从小没啥追求 ， 人比较怂 。 2013年本科毕业留在上学的二线城市 ， 到2021年 ， 在一家国企里干了8年 ， 分别干过培训 ， 行政 ， 后勤 ， 从专员干到主管 ， 工资从3K一点点升到9K ， 日子过得虽然省吃俭用 ， 但是时间久了 ， 周围的人都这样 ， 我也就习惯了 ， 正所谓温水煮青蛙 。
2.转折点
转折点在结婚后 ， 我傻眼了 ， 发现钱根本不够用 ， 房贷车贷 ， 因为经济原因 ， 不敢生孩子 ， 家庭矛盾频发 ， 公司亏损要降薪 ， 月薪过万遥遥无期 。 中年危机像一头犀牛撞向我 ， 33岁的我眼冒金星 。 而我感觉最要命的时候还没来 ， 等有了孩子 ， 等父母老了没法劳动了 ， 那时候才是真正的危机 。
3.从初选java到决定大数据
于是从2021年初 ， 我开始自学java ， 想着转行IT能多挣点钱 ， 哪怕多挣3k ， 那也比降薪强多了 。
当时的我自学java有两个月了 ， 但是对大数据仍然一无所知 。 我又从网上 ， 以及行业内同学那里了解了下大数据行业的薪资 ， 确实比同年限的java开发要高不少 。 大概高出30%-50% 。 于是决定转行到大数据 。
二、转行难不难由于我转行的过程中还需要养家糊口 ， 因此 ， 我只能利用工作之余的时间进行 。 好在国企比较闲 ， 朝九晚五加双休 ， 因为疫情 ， 还时不时50%在家办公 。 对于零基础来说 ， 学习编程就像学骑自行车 ， 开头的时候是没有方向感的 ， 也是比较着急的 。
等到入了这个行 ， 回过头来才发现 ， 大数据或者说编程 ， 它难但又不太难 。
难在于 ， 它跟所有的有一定难度的事一样 ， 入门需要个过程 ， 这个过程 ， 不管有多厉害的人指导你 ， 这个心路历程是少不了的 ， 聪明的人早开窍 ， 一般的人晚开窍 ， 但应该极少有人第一天就开窍 。
不太难在于 ， 大数据入门和大数据开发 ， 它还没有到达一个吃天赋的地步 。 只要上过本科 ， 甚至是专科 ， 都可以学会 ， 在目前这个市场上都可以找到相应的工作 。 这里我不是说没上过本科或者专科的人就笨 ， 学不会 ， 而是没上过本科专科的情况太复杂 ， 这里没法去准确地断言 。
本质上 ， 大数据的各个组件也好 ， 编程语言也好 ， 甚至计算机本身也好 ， 它们本身都是工具 ， 作为普通的程序员 ， 只需要学会这类工具基本的使用 ， 就能进行开发 ， 走上工作岗位 。 有了这样一个认识 ， 我相信对于不少人克服畏难心理是有一定帮助的 。
最终是用了6个月 ， 在9月找到了工作 ， 在国庆后跳槽了 ， 跳槽拿到的offer公司都还不小 。 他们的app在手机上都是比较常见的 ， 薪资都是在20多k 。 我因为是边上班边学 ， 加上有一定年龄了 ， 用了6个月 。
三、学习的重点写在罗列重点之前：
在真正转行到大数据之前 ， 一直有一个误区 ， 就是认为所有的重点都需要掌握 ， 这是广度 。 但是事实上 ， 走上工作岗位才更深刻体会到 ， 深度比广度更重要 。
很少有人掌握所有的重点 ， 但是优秀、能够独当一面的大数据开发工程师 ， 一定在某一方面比较熟练精通 。
我来说说我的学习路线 ， 以及各个部分之间的关系：
1. java基础 ， 重要程度???
这个是必须掌握 ， 能够理解面向对象 ， 看懂多线程代码 ， 看懂jdbc 。 因为大数据的组件大都是java语言开发的 ， 我们使用这些组件 ， 虽然不一定需要我们自己造轮子 ， 但是轮子是怎么造的 ， 我们能看懂 ， 还是很有好处和必要的 。
零基础的同学建议花上3-4周时间好好学习 ， 练习一下 。 即使后续做大数据的离线方向 ， 不经常接触java了 ， 但学会了忘掉了 ， 比起没学会还是要强上不少的 。 之所以是三颗星 ， 而不是四颗星 ， 是因为大部分离线数仓的开发人员 ， 后续接触java的频率还是很少的 ， 尤其是数据分析的人员 。 实时开发和平台开发会经常用到 ， 接触到 。
2. shell ， 重要程度??
了解一下基本语法 ， 和python了解其中一个就可以了 。 不要花太多时间在上面 ， 用2-3天了解一下 ， 动手敲敲就行了 。 要求后续能看懂 ， 能在原有的基础上改进 。
3. linux ， 重要程度??? ， 花上2~3天学习一下 。
4. maven ， 重要程度?? ， 1天 ， 重点了解理解一下依赖和项目管理 。
5. hadoop+zookeeper ， 重要程度???? ， 这是大数据的基础 ， 又分为HDFS、MapReduce、Yarn 。 建议时长1周 。

稿源：(未知)

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标题：大数据|我33岁，从国企主管零基础转型大数据开发，年薪涨了20W