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Java转行大数据可行吗?

提到大数据,很多人会想到Java,提到Java,也会想到大数据,二者有什么关系呢?哪个发展更好?

二者关系?

大数据框架的编写支持很多开发语言,目前流行的大数据Hadoop框架,很多部分都是用开源的Java语言编写。Hadoop 的创始人 Doug Cutting 曾说过:“Java 在开发者的生产率和运行效率之间取得很好的权衡。开发者可以使用广泛存在的高质量类库,切身受益于这种简洁、功能强大、类型安全的语言。

谁更有发展空间?

从发展的角度来说,Java已经处在一门编程语言的成熟期,未来Java程序员要想有更好的发展,则需要深入到一个领域,比如大数据或人工智能,这样才能有较强的职场竞争力和较好的发展空间。

Java转行大数据难吗?

Java是学习大数据的编程基础。大数据主要学习三个平台Hadoop、Storm和Spark,如果是零基础小白,就需要从Java基础开始学起,可以把Java语言作为第一个入门语言。一般来说,学会Javase就可以了,但能掌握Javaee的话会更好。

大数据以Java技术为基础,在熟练掌握了Java技术以后,再学习大数据的相关技术会容易很多。目前,Java也广泛应用于大数据、机器学习等领域,有大量成熟的解决方案是基于Java实现的,尤其是大型商业网站。

Java转大数据需要学习什么?

想学习大数据,有Java基础基本上成功了一半,Java转行大数据开发,学习的大致步骤为:

1、大数据基础:Linux基础、Maven基础;

2、Hadoop生态体系:HDFS、MapReduce、Yarn及其周边软件Hbase、Hive、Pig等;

3、Spark生态系统和Scala语言;

4、算法和工具:如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib;

5、项目实战。

本文分享自微信公众号 - 加米谷大数据(DtinoneBD)

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原始发表时间:2019-02-22

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