全美最佳职业，50%的 H1B Sponsor都给了它

大数据时代，不论是FLAG大厂，Uber, Airbnb 等互联网公司，还是 Microsoft, Cisco, IBM 等老牌技术公司，甚至是咨询公司、投行、传统实业企业等，对data人才的需求都在不断增长。一时间，Data岗位成了就业市场中的香饽饽。
在Glassdoor 发布的《50 Best Jobs in America for 2019》显示，Data Scientist 夺得榜首。

来源：Glassdoor

根据美国移民局公布的数据，在愿意Sponsor H-1B的Top 50公司中，一半以上都与Data相关。

来源：my visa jobs（H-1B数量最多的职业前10名）

对于想拿大厂offer的数据工程师而言，简历中必须要有的关键词，比如：Hadoop，Spark，Hive，Mesos等等，掌握大厂需要的核心技术，无疑能让你离offer更近一步。

没有 Spark 的技术支持，数据工程师就相当于一个设计不会用 PS，在工作中可以说是举步维艰。如今不少大厂都已经把数据工程师的招聘需求里，增添了必须会 Spark 这一条硬核需求。

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Spark技术加持，高薪概率 up up up

所谓“物以稀为贵”，行业越缺人薪资自然越高。Data Scientist 的薪水已经相当可观，平均每年能达到12万美金，比起其他的程序员岗位高上不少，但是有了Spark加持之后，薪水还能再上涨10K！

来源：Spark officially sets a new record in large-sc

Spark的魅力所在——易用和通用

Spark的魅力则体现其展现的易用性和通用性。

1. Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。
2. Spark支持交互式使用和复杂算法。它让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。它本身自带了一个超过80个高阶操作符集合。而且还可以用它在shell中以交互式地查询数据。
3. 相较于国内外较多的大数据处理框架，Spark 在处理核心 API 问题时，无论是用 Spark SQL、Spark Streaming、GraphX 还是 MLlib，它们的方法几乎是通用的，处理的数据也可以共享，不仅减少了学习成本，而且其数据无缝集成大大提高了灵活性。如今，更是成为继 Hadoop 的 MapReduce 之后，最具影响的大数据框架之一。
   

作为如今大数据技术中的香饽饽，Spark虽然优点诸多且基础，但并不易学。市场大、供应少、大厂钟爱但自学难，怎样让同学们完美掌握Spark，踏进大数据领域呢？

九章算法开放了《Spark 项目实战》免费试听福利。

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