大数据工程师转型指南：从Java到高级技能路线

"本资源文档针对的是大数据工程师的进阶学习，而非初级入门教程，适合有一定Java编程基础并且已经在后端架构领域有一定经验的开发者。作者是一名实战型的大数据工程师，分享其从Java开发背景转行至大数据领域的经历，强调了大数据技术的特点和挑战。 首先，背景部分提到大数据工程的规模，涉及的数据量巨大（50T，日增长20G），这促使开发者需掌握高效的数据采集、存储和处理方法。 Sqoop、Cassandra、Datax等工具在此过程中扮演了数据迁移和整合的角色，帮助处理数据源的多样性。 数据存储方面，HDFS、GFS和TFS等分布式文件系统被用来应对海量数据。然而，传统的MapReduce虽然强大，但代码量大且处理延迟高。为解决这个问题，Hive和Pig作为SQL到MapReduce的桥梁，提供了更友好的接口。实时处理的需求催生了低延迟的流式计算框架如Storm和JStorm。 Spark的出现解决了批处理和流处理之间的一体化需求，它不仅支持批处理，还能进行微批处理，提升了系统的灵活性和管理效率。Lambda架构和Kappa架构则提供了一种业务处理的标准化方式，确保了系统的稳定性和一致性。 为了提升工作效率，文档还提到了Oozie和Azkaban这样的任务调度工具，它们可以帮助自动化工作流程，减少手动操作的工作量。 这份文档不仅介绍了大数据工程师所需的关键技术和工具，还包括了学习路径和资源推荐，如书籍、博客和专业网站，以及项目案例分析，为进阶学习者提供了实用的学习指导。然而，对于完全没有编程基础或仅想入门大数据的读者，此资源可能不太适用。"