导读：很多朋友问到关于ETL.和大数据哪个容易一些的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
java工程师和大数据工程师谁更好找工作?
【导语】从目前的社会形式来看，Java的工作岗位比较多一些，就业人群也比较大，大数据作为新兴职业，虽然需求量也是很大的，但是就业门槛比较高，对于专业技能的要求也是比较高的，当然工资也会比较高，那么java工程师和大数据工程师谁更好找工作?
java和大数据就业前景
Java和大数据专业技术，学成之后都是很值钱很吃香的。
1、java
Java技术已列为当今世界信息技术三大关键之一，跟着大量java人才的产出，也造成了这个商场的饱和状态。越来越多的java程序员开始转行、也陆陆续续不断有新的成员进来。一句话：商场有、看才能。
2、大数据
大数据尽管并不是近年来才有的概念，但从2015、2016年才开始兴起，在2017年彻底点爆。跟着互联网、物联网、人工智能的不断进步及传统行业信息化的提高，全行业对大数据需求急剧增加，造成了百万+的人才缺口，发展前景一片光明。
Java能够转大数据吗
Java是能够转大数据的。
1、java是大数据的根底，转型大数据相对会简单一点。
2、转型也是有一定的限制的，比方：年纪最好在20-32岁之间;大专以上学历。其次便是，大数据范畴需求学习的东西许多，像hadoop、spark等都要学习，要做好努力学习的准备。
3、据相关数据统计未来3-5年内，大数据范畴内的人才缺口将到达300左右。而且，跟着大数据在云核算、人工智能，以及各个范畴当中的应用，必将创造出更多的工作岗位。
4、现在学习大数据有几种方法：大学教育、企业教培、培训组织和自学。现在从java转型大数据范畴的人并不少，当想要真正的完结转型，还要付出足够多的努力。
关于java工程师和大数据工程师谁更好找工作?就给大家介绍到这里了，其实就目前来看，Java是现在后端开发用得最多的编程语言，短时间没有其它语言可以替代，就业前景毋庸置疑，但是社会在不断进步，大数据未来的发展前景不可限量，希望大家能够合理选择。
大数据开发难不难学？
很多人在学习大数据开发时，不知道要学习什么？那么大数据开发要学些什么？接下来就来为大家介绍一下。
大数据开发需要学一些编程，其中Linux和Java是必须要掌握的，这时最基本的。大数据分析主要用的是Python，大数据开发主要是基于JAVA。
一、Java
JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。
二、Linux系统和Hadoop生态体系
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。
三、分布式计算框架SparkStorm生态体系
有一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。
大数据学起来容易还是云计算容易啊？
二者可以说是一体两面的，学习难度上大数据稍微简单些。
大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。
大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
二者关系：
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。
可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
BI，数据仓库，ETL，大数据开发工程师有什么区别
准确的来说，商业智能BI不仅仅包含前端可视化分析、报表展现的能力，更包含了底层数据仓库的建设过程。
Gartner 在上世纪九十年代就已经提到了商业智能 Business Intelligence，它更多的认为BI是一种数据类的技术解决方案，将许多来自不同企业业务系统的数据提取有分析价值的数据进行清洗、转换和加载，就是抽取Extraction、转换 Transformation、加载Loading 的ETL过程，最终合并到一个数据仓库中，按照一定的建模方式例如Inmon 的3NF 建模、Kimball 的维度建模或者两者都有的混合式架构模型，最终在这个基础上再利用合适的分析展现工具来形成各种可视化的分析报表为企业的管理决策层提供数据决策支撑。
所以，可以从这里能够看到数据仓库Data Warehouse 的位置是介于可视化报表和底层业务系统数据源之间的这一层，在整个BI项目解决方案中起到的是一个承上启下的作用。所以，BI在前端可视化分析层面要玩出各类精彩的动作，没有数据仓库这个核心力量的支撑是很难做到的。
那大家也会问到，市面上不是有很多直接链接数据源就可以拖拉拽分析的BI工具产品吗，不也一样可以做BI分析报表吗？这种独立的、单独的面向前端的BI分析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的BI 分析工具，对于深层次的需要复杂数据处理、集成、建模等很多场景是无法解决的。最好的方式就是底层构建一套完整的数据仓库，把很多分析模型标准化，再利用这些前端BI分析工具结合起来，这样才能真正的把前端BI分析能力给释放出来。
很多企业认为只要买一个前端BI分析工具就可以解决企业级的BI所有问题，这个看法实际上也不可行的。可能在最开始分析场景相对简单，对接数据的复杂度不是很高的情况下这类BI分析工具没有问题。但是在企业的BI项目建设有一个特点，是一个螺旋式上升的建设过程。因为对接的业务系统可能会越来越多，分析的深度和广度会越来越多，数据的复杂度也会越来越有挑战性，这个时候没有一个很好的数据仓库架构支撑，光靠前端BI分析工具基本上是无法搞定的。
所以在企业中，我们需要明确我们的BI建设是面向企业级的还是个人和部门的分析工作。如果是个人数据分析师，使用这类前端BI分析工具就足够了。如果是需要构建一个企业级的BI项目，就不能只关注前端可视化分析能力这个层面，更应该关注到底层数据架构的构建，也就是数据仓库这个层面。
etl工程师有前景吗
在大数据背景下，越来越多的企业开始涉足大数据，ETL作为企业搞大数据的重要技术平台，确实是需要重视的，也需要技术实力足够的ETL工程师来支持企业大数据平台的建设和运营。所以，只要大数据的前景一直向好，那么ETL工程师的发展前景也是不必担心的。
至于说ETL工程师做什么，从传统的ETL到大数据背景下的ETL，作为技术人员，确实需要不断提升自己的技术实力。传统时期的ETL工程师，主要负责数据采集环节，且数据流动往往是单向性的，而在大数据时代，ETL工程师面临的应用场景更多，ETL需要采取和处理的对象也在升级，需要解决的问题也更多。
从业务角度讲，随着数据应用的日益丰富，不同平台、系统的相互大批量数据交互成常态，仅仅满足于采集数据已经不适应业务需要，还需要能够为数据的目的端落地提供支撑，ETL工程师需要一个端到端的更适应业务需要的数据交换系统。
从技术角度讲，ETL做一定的扩展可以升级为兼具交换能力，两者有传承，可以实现平滑过渡，但交换却要考虑用另一个工具实现，同时未来大数据平台组件将异常丰富，相互之间的数据交换将是常态，必要要有更高级别的交换工具满足这些需求。
大数据时代的ETL工程师，除了从事传统的系统编程、数据库编程与设计，还需要熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等，并且得会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。
关于ETL工程师发展前景好吗，ETL工程师做什么，以上就是详细的介绍了。在ETL工程师的未来职业发展上，除了要掌握足够的数据库开发技术，相关的大数据技术也要掌握，这样才能更好地解决大数据时代的ETL数据采集与处理。
大数据培训3个月是否可以胜任ETL工程师
可以。不过看你的基础怎么样了，如果有过数据库操纵基础，3个月是可以的，否则先学习数据库知识吧。
ETL工程师又叫数据库工程师。ETL工程师的主要工作内容有：从事系统编程、数据库编程与设计。
ETL原本是作为构建数据仓库的一个环节，负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。因为以前经常是将业务系统的数据取出来放到数仓中，按照星型或雪花型建模。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于ETL.和大数据哪个容易一些的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。