Java和大数据学习哪个发展更好?Java转行大数据难吗?
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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?

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?

Java和大数据学习哪个发展更好?Java转行大数据难吗?

 

Java是开发需求最多的编程语言之一,可以从事网站开发、桌面程序设计、、游戏开发、安卓后台开发、全栈开发等,主要掌握技能为html,js,java,sql等。成都加米谷大数据培训,大数据开发,数据分析与挖掘,小班教学,免费试听。

大数据是未来的发展方向之一,比如目前很火的人工智能,需要大数据作为支持,大数据是人工智能的前提,人工智能离不开大数据,人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。大数据需要掌握内存数据库、关系和非关系型数据库、hadoop系列的使用等。


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。

哪个更有发展空间?

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,大数据技术方面,大致需要学习这些:

1、分布式计算框架

掌握hadoop和spark分布式计算框架,学习相关组件如hadoop、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

2、算法和工具

目前主流平台和框架已经提供了算法库,如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib,可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

了解各种如分类、关联、回归、决策树等算法;熟练掌握一门数据挖掘工具:Python或Scala。

3、项目实践

加深对所学知识的理解和应用。

另外,补充一些高数、线性代数等知识,会更有帮助哦!

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