在未来大数据技术有什么改变？需要学什么技术

“大数据”就是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它的运用场景相当广泛。随着大数据应用范围的不断扩大，大数据所形成的价值正在快速提升。这是一个当之无愧的朝阳行业。主要包括互联网、软件及信息技术服务业、计算机、高端制造等行业。其产业链十分完善。

如今，大数据的发展趋势正在迅速转变，但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响。虽然大数据市场将会增长，但企业对如何使用他们的大数据却不那么清楚。新的大数据技术正在进入市场，而一些老旧技术的使用也在不断增长。真正掌握大数据趋势就像试图监控风向的每日变化一样，只要感觉到风向，它就会改变。

大数据工程需要解决数据的定义、收集、计算与保存的工作，因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题，即大数据工程系统需要实时地为下游业务系统或分析系统提供数据服务；

对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：

linux基础

因为大数据体系，基本都是开源软件，这些开源软件都是在开源的linux系统上运行的，所以你必须会基本的linux操作，比如用户管理，权限，shell编程之类的

一门JVM系语言：

当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。

因此这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，一定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。

这些都是我总结出来的让大家参考的，如果你有意向来学习的话，欢迎来我们公司实地考察，成都加米谷学院时刻欢迎你的到来。