加米谷大数据：Java转行大数据难吗？

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

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