四川互联网技术开发联系人,四川互联网技术开发联系人名单
cysgjj时间2024-07-03 21:55:07分类互联网技术浏览49
数据库开发工程师转行大数据开发可以吗？
数据库开发工程和大数据开发严格意义上来说不算转行，从技术层面来讲大数据开发需要更深层的技术基础和更广的架构思路，也其说转行不如说是对自身职业的一个飞跃。
数据库开发工程对于基本的数据库开发比如说SQL的熟练，表结构的分析，数据库编程的掌握，数据库的运维，这都是数据库开发工程师的天然优势和技术积累，如果要上升到大数据开发显示是比小白更具优势，向大数据库开发提升，建议从以下几方面着手：
1.从技术上要学习非关系型数据库的使用，了解非关系型数据库的存储、查询及应用场景
2.掌握主流的大数据相关的技术架构及主流数据库如Hadoop、spark、Hive、HDFS、HBase等技术
3.关键还是需要一个机会和平台，大数据的体量并非一个普通的MIS系统，或者软件所能承载的，如果想提升到大数据开发需要找到与之匹配的平台，也就是工作机会，只有经历了大量的实践才可以说自己已经进行了大数据开发领域。
数据库开发工程师转化大数据开发一定是可以的。
大数据组非常需要这样的数据库专业人才，现在的互联网企业分工越来越细。我所从事的公司IT中心大数据组里面就有大数据工程师、算法工程师、数据分析师、数据产品经理等岗位，他们每天都要和数据打交道，每天都需要将业务产生的埋点数据实时、非实时的洗到他们的各种中间业务表中，然后再从中间数据表中根据不同的数据需求形成不同的报表数据提供给运营、产品、业务部门。这部分常态化工作很多时候会占用大数据组很大一部分时间（很多时候，数据分析师会跑到业务开发同学这边来找我们要具体数据的SQL语句...）。如果这个时候再加入专业的数据库工程师进入，对整体的数据模型进行统筹设计、再辅以专业的手段一定会极大的提高大家的工作效率。
（图片来源网络，侵删）
上面两点是我个人认为数据库工程师在大数据研发中占据的优势，那么具体转行个人有以下几点建议：
- 优先企业内部转岗到大数据组，可以向主管领导及大数据的负责人说明自己的想法及个人职业规划，我相信条件允许的情况下，这是一条最好走的路，个人从事的公司也见过比较多的研发同学直接就转岗大数据开发了。
- 转岗过去之后要优先输出自己的专业技术来赋能大数据组，以便能够尽快的融入团队，方便自己下一步真正的进入大数据研发之路，比如数据库表设计、数据安全、监控等等都可以做起来。
- 不管是否能内部转岗，想在短时间内成功转行大数据开发，一定要强补一波知识，不断的迅速的充电，相信有数据库开发的底子，充电学习大数据这件事一定不是一件很难的事情。
大数据开发和人工智能开发是当下最热门的职业。5G时代的到来，将会产生更多的数据，大数据工程师将会受到越来越多的企业青睐。
[_a***_]是个人认为数据库工程师可以转行大数据开发的几点意见，欢迎大家给出更多的建议，交流讨论，共同学习，一起成长~
谢谢邀请！
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，数据库开发工程师是完全可以转向大数据开发领域的，而且从发展趋势来看，传统的数据库开发工程师必然需要掌握大数据相关知识。
传统数据库开发工程师主要的工作任务是围绕关系型数据库展开的，需要熟练掌握Sql语言以及各种数据库产品的应用场景，而在大数据时代背景下，数据存取方式正在从Sql向NoSql方式转换，这就要求数据库开发工程师能够及时掌握NoSql数据库的相关技术，这是一个比较明显的发展趋势。
虽然大数据时代背景下，数据存取发展发生了较大的变化，但是传统的关系型数据库由于具有严谨的数学关系以及较强的事务处理能力，所以在大数据时代，传统的关系型数据库依然有大量的应用场景，NoSql更严谨的解释应该是“Not only Sql”，所以对于传统的数据库工程师来说，转向大数据开发还是具有一定基础的，目前在大数据领域确实有不少工程师之前就是从事关系型数据库开发的。
要想从数据库开发工程师转行大数据开发，需要做好三件事，其一是建立大数据思维方式，掌握大数据整体的技术体系；其二是学习大数据平台知识，可以从Hadoop和Spark开始学起；其三是学习大数据开发相关的开发语言和算法，目前Java、Python、Scala和R都是比较常见的选择，对于有一定开发基础的人来说，可以***用J***a进行大数据开发。
目前大数据正处在落地应用的初期，大量的开发工作依然以传统的关系型数据库为主，所以从当前开始学习大数据开发知识依然来得及。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
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