大数据时代，数据的应用早已渗透到各行各业，大数据技术为企业的业务分析与行业发展带来了全新的思维角度，这将会充分激发数据对社会发展所带来的影响。在当前来看，科学技术的飞速发展和网络信息的不断更新迭代，IT行业对于网络数据信息处理技术方面的创新与发展上有了相对来说更高的要求。

而目前大数据技术是在近年来为了更好的去适应时代的发展需求所诞生的一种新型网络数据技术，一些传统的互联网技术也正在被新的技术所取代，同时也给予了计算机网络技术上的创新发展带来了重大的机遇。

发展前景

1、技术开源免费。目前主流的大数据技术都是开源的，大数据开发者都是可以免费获得并使用。免费的技术和活跃的社区会使版本迭代速度更快。

2、人才短缺。目前，根据某人才市场的相关统计来看，尽管很多大数据岗位的人才需求量很大，但大数据行业的从业人数不足50万人。到未来的3-5年内，大数据行业的人才缺口将会被扩大至将近150万以上。因此，大数据就业前景将极为广阔。

3、行业高薪。大数据的薪酬目前普遍高于一般开发工程师。如果可以将大数据技术学的还能够更好，将还会有更多的机会进入大厂工作。如阿里、腾讯等一线互联网公司仍在需要大量大数据方面的人才。

发展趋势

主要有几点发展趋势：

1、大数据技术的云化。一方面是关于公有云业务方面上的成熟，众多大数据技术都是被搬到了“云”上，它的运维方式以及运行环境都发生了很大的变化，从而带来计算与存储资源更加具有弹性的变化，从另一方面来看，私有部署的大数据技术也在逐渐开始采用容器或虚拟化等相关技术，期望能够更加精细化地利用其计算资源。

2、流式架构的更替。最早大数据生态是没有办法去做到统一批处理和流计算，只能采用一种Lambda的架构，批的任务采用批计算引擎，而流的任务采用流计算引擎。后来Spark曾试图从批的角度去统一流处理还有批处理，近年来，纯流架构的Flink开始异军突起，由于其架构上的设计合理，生态也十分健康，近年来发展可以说特别的快。

3、兼容智能类的应用。AI类的应用随着深度学习的崛起也开始越来越广泛，大数据的技术栈还在努力去兼容AI相关的能力，通过这种一站式的能力来去做数据分析还有AI应用，这样开发者就可以在一个工具站中去编写SQL的一系列任务，通过调用机器学习与深度学习相关的算法来进行训练模型，从而完成各类数据分析的任务。

4、异构计算的需求。近年来在通用CPU之外，GPU、ASIC等芯片的发展也十分的迅猛，不同芯片所擅长的计算任务也有所不同，大数据技术也在去尝试根据不同的任务从而进行去调用不同的芯片，从而能够提升数据处理的效率。

大数据技术目前早已日益成熟了起来，未来会在系统研发、大数据应用开发以及大数据分析方向上的分类更加的精确与细致。“大数据”与“智能化”早就已经渗透到几乎每一个行业领域以及业务职能，大数据已经从“概念”走向了“价值”，在未来，我们的生活将会变得更加方便舒适。