计算机科学基础 作为大数据领域的学习者，首先需要掌握计算机科学的基础知识，包括但不限于数据结构、计算机网络、操作系统、数据库等。这些基础知识有助于理解大数据处理的底层原理和机制。大数据技术基础 这一板块的学习主要包括大数据存储技术、处理技术和查询技术等。
编程语言：想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Ja编程语言的使用率较广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。
大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。
. 分布式计算和集群管理：具备分布式计算和集群管理的能力，能够搭建和管理大数据集群，进行资源调度和任务管理。熟悉常用的集群管理工具，如Apache Hadoop、Apache Spark等。1 常用编程语言和工具：掌握至少一种编程语言，如Java、Python等，用于大数据开发和数据处理。
大数据需要以下技能：数据处理和分析能力。这是大数据领域中的核心能力之一。在大数据环境下，需要对海量数据进行有效处理和分析，提取有价值的信息。这需要掌握数据清洗、数据挖掘、数据可视化等技术，并能够运用统计分析、机器学习等方法对数据进行分析和挖掘。
大数据技术主要学习内容包括：数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化以及大数据平台开发等。数据处理 在大数据技术中，数据处理是核心基础。学习者需要掌握如何采集、清洗、整合和转换数据，使其适应后续的分析和挖掘工作。这一阶段主要涉及数据采集技术、数据清洗方法和数据格式转换等技能。
1、Java和大数据都相对好学，但需要结合个人兴趣和背景知识来看。Java是一门基础的编程语言，具有广泛的应用领域和丰富的生态系统。对于初学者来说，学习Java可以更容易上手编程，因为Java语言的语法相对简单明了，而且有大量的学习资源可供参考。
2、门槛。大数据比 Java 高一点，因为除了对数据库的操作之外，要学习大数据生态的东西，需要会分布式、数仓、中间件等知识。它比机器学习低一些，不需要你会很多的机器学习算法和数学知识，而像机器学习算法和数学知识是需要长时间的磨炼和沉淀，所以做这块的研究生和博士居多。薪资高。
3、大数据应用开发工程师这个职业和Java开发工程师这个职业都是做程序员，日常工作都是调包和调参，而且有非常多的重复课程，所以难度差不多，就业方面大数据虽然薪资高，但是基本都是去大厂，所以岗位相对Java少一些。
4、比较与建议：如果你对编程有浓厚兴趣，喜欢解决算法问题，那么Java可能更适合你。Java可以提供更“纯粹”的编程体验，并帮助你掌握计算机科学的核心概念。如果你对数据分析、商业洞见或AI技术更感兴趣，那么大数据可能是更好的选择。大数据领域不仅涉及编程，还包括数据处理、分析和可视化等方面。
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
云计算和容器化技术：了解云计算和容器化技术的基本概念和原理，能够使用云计算平台（如AWS、Azure、GCP等）进行大数据处理和部署。熟悉容器化技术，如Docker、Kubernetes等。 数据库管理和优化：熟悉数据库管理系统的原理和技术，能够进行数据库设计、性能调优和故障排查。
首先，Java编程技术是大数据学习的基础。Java语言拥有跨平台能力，适合编写分布式系统、嵌入式系统等，是大数据工程师常用的编程工具。其次，Linux命令是大数据开发的必备技能。大数据通常在Linux环境下进行，Linux提供了更开放和强大的大数据软件支持。
Java开发方向 Java是一种广泛应用于软件开发的语言，其主要开发方向包括Java SE（标准版）和Java EE（企业版）。Java SE主要用于桌面应用程序开发，如桌面软件等。Java EE则用于企业级应用开发，如构建Web应用程序、服务器端应用等。
学Java有多个方向。 Java Web开发。这是Java的主要应用领域之一，涉及网站和Web应用的开发。需要掌握Java Servlet、JSP、Spring框架等。此外，还需要了解前端技术如JavaScript、HTML和CSS等。对于数据库的操作也是必不可少的技能，如使用JDBC连接MySQL或Oracle等数据库。
Java就业方向有：游戏编程：由于其虚拟机特性，java本身就可以用来编写游戏脚本。嵌入式领域：嵌入式领域仿佛为java量身打造，java因其具有的诸多优点受到了嵌入式领域的青睐，并得到了大量的研究与开发应用。大数据领域：Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用java。
Java是一种广泛应用于多种领域的编程语言，其就业方向众多，主要包括Java Web开发、Java后端开发、Java大数据开发等。这些方向都有着良好的就业前景。Java Web开发是Java的主要应用领域之一。随着互联网的不断发展，企业对Web开发的需求也在不断增加。
互联网方向 ：Java在互联网方向的应用非常多，当然这也有更多的细分。目前采用Java开发互联网网站及应用的信息技术企业越来越多，这也增加了Java开发工程师的需求；客户端方向：目前Java在许多行业的客户端方面的应用非常多，比如邮箱、投票、金融、考试、物流、医疗、矿山等信息方面的系统。
Java分为以下几个主要方向： 企业级应用开发 这是Java最传统的应用领域。Java在企业级应用开发中发挥着重要作用，诸如金融服务、电子商务和客户关系管理等系统都大量使用了Java技术。企业往往倾向于使用Java开发稳定的大型应用程序，利用其强大的跨平台特性和广泛的社区支持来降低开发成本和风险。
比较与建议：如果你对编程有浓厚兴趣，喜欢解决算法问题，那么Java可能更适合你。Java可以提供更“纯粹”的编程体验，并帮助你掌握计算机科学的核心概念。如果你对数据分析、商业洞见或AI技术更感兴趣，那么大数据可能是更好的选择。大数据领域不仅涉及编程，还包括数据处理、分析和可视化等方面。
很多大数据处理框架和工具都是基于Java开发的，如Hadoop、Apache Spark等。Java的丰富生态系统和强大的处理能力使其成为大数据处理中的理想选择。掌握Java将有助于在大数据领域找到更多的机会，尤其是在开发和维护大数据应用方面。
大数据和Java都有其独特的优势。如果您对数据处理和分析感兴趣，那么学习大数据相关的知识和技能会很有前景。如果您希望从事企业级应用开发和移动应用开发，那么学习Java会是非常不错的选择。当然，如果您有能力，同时学习两者将会为您打开更广阔的职业发展空间。
另外，这两者之间也有很大的关联性，可以互相促进学习。例如，你可以通过学习Java编程语言来处理大数据，同时通过学习大数据技术来深化对Java的理解和应用。总之，Java和大数据都是值得学习的技能，无论选择哪一个，都需要投入足够的时间和精力去学习和实践。
Java专注于后台开发，涉及技术广泛，而大数据对Java的依赖仅限于基础部分。学习大数据，你只需掌握JavaSE，其余JavaEE方向的框架技术对大数据来说并非必需。选择大数据，意味着更广阔的就业领域和更高的职业发展可能。
建议先学习java编程，后面对逻辑代码有一定理解后再专项大数据 门槛。大数据比 Java 高一点，因为除了对数据库的操作之外，要学习大数据生态的东西，需要会分布式、数仓、中间件等知识。