c++和java哪个难_Java和大数据学习哪个发展更好？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？

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！