想转大数据平台开发，还是要明确自己的发展方向，数据平台是主流趋势，单这个领域本身就分为平台侧和引擎侧两大技术方向。

技术方向拆解

先说说平台侧，平台侧主要关注系统的管理和服务能力，包括权限管控、运维告警和后端接口开发三个核心模块，权限管控负责整个平台的安全体系，确保不同角色的用户只能访问相应的数据和功能，运维告警则是保障平台稳定运行的关键，需要对各种异常情况进行实时监控和预警，后端接口开发则是连接前端应用和底层数据的桥梁，这一方面需要你具备扎实的服务端开发能力。

再说说引擎侧，引擎侧更偏向底层技术，主要分为数据集成引擎和数据湖引擎。数据集成引擎负责将各种异构数据源的数据统一采集和处理，而数据湖引擎则专注于大规模数据的存储和计算优化，引擎侧这个技术方向对技术深度的要求极高，需要深入理解分布式系统的原理和实现机制。

功能组件的进阶

从具体的功能组件来看，数据平台通常包含数据集成、调度、数据资产、数据地图、数据质量和数据开发六个主要方向。

这六个方向每个方向都有其独特的技术特点和业务价值，比如数据集成重点关注多源数据的统一接入，而调度系统则负责任务的编排和执行，数据资产管理更多的说关注对企业数据价值的量化和治理。

这个领域要求的技术栈其实比较的复杂，比较接近传统后端中的全栈工程师，需要掌握多门核心技术。

语言这块，Java是必备的核心技能，需要达到精通水平，微服务开发经验也非常重要，SpringBoot、SpringCloud等框架的熟练使用是基本的要求，大数据这块的技术栈要求，熟练掌握Hadoop生态系统的全家桶，包括HDFS、Yarn、Hive、HBase等组件，这些都是理解大数据处理流程的基础，此外分布式计算框架比如Flink和Spark，也是必须都要掌握的。

但其实也不用太担心，被这么多技术栈吓到，这个职位的关键还是根据自己的兴趣和擅长领域选择一个具体方向深入发展，如果你对调度系统感兴趣，那么熟练掌握DolphinScheduler就足够了，想要做数据集成，就去熟悉DataX，Seatunnel，等等，最重要的在某个方向上去深入理解源码及框架，具备微服务接口的设计和开发能力，如果做到这些，转型基本就不会有太大的问题。