说到大数据，很多人都会想到Java，说到Java，也会想到大数据。 两者之间是什么关系？ 哪个发展更好？
两者之间的关系？
大数据框架的编写支持多种开发语言。 目前流行的大数据Hadoop框架的很多部分都是用开源的Java语言编写的。 Hadoop 创始人 Doug Cutting 曾说过：Java 在开发人员生产力和运营效率之间取得了很好的平衡。 通过使用范围广泛的高质量类库，开发人员可以从这种简洁、强大、类型安全的语言中受益。
谁的发展空间更大？
从发展的角度来看，Java已经处于一种编程语言的成熟阶段。 Java程序员如果想在未来有更好的发展3D动画，就需要深入到一个领域，比如大数据或者人工智能，这样才能有很强的职场竞争力和更好的发展空间。
从Java转大数据难吗？
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。 如果你是零基础的初学者，需要从Java的基础开始学习。 您可以使用 Java 语言作为第一入口语言。 . 一般来说，学Javase就够了，如果能掌握Javaee就更好了。
大数据是基于Java技术的。 熟练掌握Java技术后，学习大数据相关技术就会容易很多。 目前，Java也广泛应用于大数据、机器学习等领域，大量成熟的解决方案都是基于Java实现的，尤其是大型商业网站。
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Java转大数据需要学什么？
想学大数据，有Java基础就成功了一半。 如果转行用Java做大数据开发，学习的大致步骤如下：
1、大数据基础：Linux基础、Maven基础
2、Hadoop生态系统：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、spark上的Mllib；
五、项目实战
