做大数据要加班吗？
很多人看到大数据发展前景好，都想转行做大数据，但是对于大数据的工作不太清楚，比如大数据工作要干什么，做大数据要加班吗等这些问题。
今天就跟大家一起谈下大数据加班的那些事。
首先我们了解下大数据的工作内容，这是一家大数据公司对于大数据工程师的工作内容的说明
工作内容：
1、参与大数据相关系统的需求调研和需求分析，撰写相关技术文档；
2、项目概要设计、详细设计、开发计划等的编制并实施；
3、具有良好的沟通能力，能与客户进行需求方面的交流；
4、搭建大数据相关系统开发环境，完成Storm、Kafka、Flume、Spark、Flink等大数据组件的代码实现、功能调优、源码解读；
5、完成Storm、Kafka、Flume、Spark、Flink等大数据组件的技术指导工作，完成上述技术组件的的故障排除和修复工作；
6、为实时处理场景提供整体项目开发及架构优化；
7、实时场景相关新技术预研工作
从工作内容介绍上看，主要是从项目建立，项目开发等工作，工作的难度可能要根据项目的复杂程度而定。
大数据开发的工作量
大数据开发并不会因为要处理大规模的数据，而产生很大的工作量，因为目前的各种技术也在发展，高效的开发工具大大减轻了大数据开发工程师的工作负担，所以大数据开发工程师的工作虽然不是很轻松，但是也算不上很累，当然加班的情况还是存在的。
了解了做大数据的工作要加班，那么对于想要从事大数据工作的人来说，如何进入大数据行业呢？
阶段一：JavaSE开发
阶段二：JavaEE开发
阶段三：并发编程实战开发
阶段四：Linux精讲
阶段五：Hadoop生态体系
阶段六：Python实战开发
阶段七：Storm实时开发
阶段八：Spark生态体系
阶段九：ElasticSearch
阶段十：Docker容器引擎
阶段十一：机器学习
阶段十二：超大集群调优
阶段十三：大数据项目实战
从光环大数据课程内容看，想要胜任大数据工程师的工作，需要掌握java、linux、hadoop、spark、python、storm、es、docker等技术。
最后想说的是，大数据工作是需要加班的，但具体要看项目情况而定，目前来说，互联网行业中的高薪岗位，几乎都是需要加班的，同时随着大数据开发工具的更新，效率得到大幅的提升，大数据工程师的工作强度也会降低。
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