学习大数据为什么要先学JAVA？

　　“大数据”其实就在我们身边。它可以是一家信用卡公司的交易信息、在线零售商的发票信息、气象站的气象测量指标等，也可以是我们浏览记录、社交关系、购物清单等。

　　如果还不是很明白，下边这个短视频可以让你更加容易的了解到。

　　1、大势所趋，前景良好

　　移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。掌握以Hadoop、NoSQL数据库以及Spark内存计算技术为代表的大数据相关新型技术，必将为我们在人才市场中增加极大的竞争砝码。

　　2、工资高

　　

　　大家可在拉勾网上用“Hadoop”或“Spark”或“大数据”搜一下工作职位，一般职位月薪都在15K到30K之间，若到猎聘网上再用同样关键字搜索，大数据高端职位年薪可达50到100万。我们公司有意通过猎头招聘一个大数据专家，猎头推荐的几个候选人开价都在年薪60-80万之间。大数据开发人员薪资远高于传统的软件开发人员，主要是因为大数据技术都较新，掌握大数据技术的成熟开发人员较少，而大数据市场需求又比较大。现在学习大数据，正当其时。

　　3、技术门槛较高——职位竞争者较少 职业生命周期长

　　

　　

　　为何学习大数据要先学习java语言

　　

　　学习大数据相对于传统的软件开发，技术难度要大很多，需要具备JAVA、数据库、Linux等基础知识。一个成功的大数据应用项目需要大数据软件工程师、数据挖掘和机器学习算法工程师及业务分析师的配合，一个人难以掌握所有知识。较高的门槛阻止了大部分初学者进入大数据行业，也减少了我们从事大数据行业的求职竞争者。而且大数据是“越老越吃香”的行业，绝非“吃青春饭”的普通程序员可比，职业生命周期非常长久。

　　

　　Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一

　　

　　它不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

　　

　　Java有许多特性

　　

　　Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。

　　

　　

　　Java拥有极高的跨平台能力

　　

　　Java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与传统的编程语言，如C、C++相比，Java能够更加容易上手，而比之微软平台的开发语言，如VB、MFC等，则有着跨平台运行的能力，尽管Java没有能够完全实现最初的一次编程、随处运行的口号，但是Java相比於其它较早的编程语言，仍然拥有极高的跨平台能力。

　　

　　Java是一个强类型语言

　　

　　Java是一个强类型语言，它允许扩展编译时检查潜在类型不匹配问题的功能。Java要求显式的方法声明，它不支持C风格的隐式声明。这些严格的要求保证编译程序能捕捉调用错误，这就导致更可靠的程序。可靠性方面最重要的增强之一是Java的存储模型。

　　

　　

　　不支持指针消除重写存储和讹误数据的可能性

　　

　　Java不支持指针，它消除重写存储和讹误数据的可能性。类似地，Java自动的“无用单元收集”预防存储漏泄和其它有关动态存储分配和解除分配的有害错误。Java解释程序也执行许多运行时的检查，诸如验证所有数组和串访问是否在界限之内。

　　

　　Java的异常处理使得系统更稳定

　　

　　异常处理是Java中使得程序更稳健的另一个特征。异常是某种类似于错误的异常条件出现的信号。使用try/catch/finally语句，程序员可以找到出错的处理代码，这就简化了出错处理和恢复的任务。

　　最重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。
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