導讀：Java語言是互聯網行業常見的應用語言，占有很大的市場份額。從誕生之初到現在，一直有著很高的地位，大部分的程序員都是用的Java。大數據則是近幾年非常熱門的一個話題。大數據的基礎就是海量的數據信息，隨著互聯網的發展，才能實現這個數據量的收集，現在的數據量很容易就達到了TB級，甚至PB級。
? Java語言是互聯網行業常見的應用語言，占有很大的市場份額。從誕生之初到現在，一直有著很高的地位，大部分的程序員都是用的Java。大數據則是近幾年非常熱門的一個話題。大數據的基礎就是海量的數據信息，隨著互聯網的發展，才能實現這個數據量的收集，現在的數據量很容易就達到了TB級，甚至PB級。
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這樣海量的數據要如何應用呢？大家想想現在的購物節就很容易理解，現在我們缺少的再也不是數據，而是如何從這海量的數據中挖掘出有用的信息，從而有效地支撐企業領導者做出決策或提高用戶的體驗度。這也正是我們大數據所要研究的內容。
那么Java和大數據有什么關系呢？
如果你對大數據有所了解，可能知道，現在的大多數大數據平臺，支持的語言實際上除了Java，還支持Python，Scala或R語言。既然支持這么多語言，為什么單獨把Java拿出來？
這是因為很多朋友對Java都已經非常熟悉了，想告訴大家的就是這樣的朋友想轉行大數據其實是很容易的，這是其一。
第二是，即便你原先沒接觸過Java，如果想要在這一行走下去，Java也是一個重要的選擇。而且Java并不是想象中的那么難學。
第三是，Java雖然流行這么多年了，但從來沒有停止過前進的步伐。北京時間2019年3月12號，Java12正式發布了，官方列出了8個新特性，這說明Java不但沒有落伍，而是越來越優秀了。
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第四個給大家推薦Java的理由，也是我們要重點介紹的。提到大數據技術，我們首先想到的就是Hadoop。Hadoop中主要有兩塊內容，一個是分布式存儲HDFS，一個是離線計算MapReduce。
MapReduce提供了豐富的JavaAPI，并且只支持Java。另外，現在流行的大數據技術Spark，支持多種語言，其中一種就是Java。
并且Spark支持的另外一種語言Scala，也是運行在Java虛擬機JVM之上。Scala可以和Java無縫混編，可以在任何地方調用Java類中提供的方法。Flink技術同樣支持Java。
Java作為一個門檻比較低，容易上手，又被眾多大數據技術所支持的語言，我們有什么理由不選擇它呢？
如果原先你沒有接觸過Java，那么我們可以先學習JavaSE，就是Java基礎。這里會涉及到最基礎的變量、語句以及一些高級特性，如集合框架、IO流、多線程等等。
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接下來我們就可以學習JavaWeb開發了，這里有HTML，jsp,servlet等技術。如果后期打算專門從事大數據這個行業，Java學到這里就可以了。后面就可以進入大數據領域的學習了。
