计算机编程语言有很多，目前用的多一点的就是Java，C++，Python等等。目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。
不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。
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。
计算机编程语言有很多，目前用的多一点的就是Java，C++，Python等等。目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。
不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。
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
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Java是一个强类型语言
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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。
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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。
学习java和学习其他知识一样，都会遇到困难与瓶颈期，关键在于不放弃。学习的动力在于，你为什么学，是跟风？还是自己心里真的喜欢？如果轻言放弃，那么就根本不是喜欢。真正从心里认可的事情，是无论如何都会想办法去做的。一起学习java的伙伴加java思维交流群：（←长按可复制）获取学习资料可
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Java有许多特性
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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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java学习第一阶段：
java开发前奏 
（1）计算机基本原理 
（2）java语言发展简史及开发环境搭建 
（3）体验java程序开发，环境变量设置 
（4）了解程序执行的过程 
1，明确需求。我要做什么？
2，分析思路。我要怎么做？1,2,3。
3，确定步骤。每一个思路部分用到哪些语句，方法，和对象。
4，代码实现。用具体的java语言代码把思路体现出来。
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精心课程 全新打造 成就精英
授课内容在逐项介绍各个知识点的同时，更是深度剖析知识点的原理思想，让学员站在更高的层面来理解知识点
1第一阶段：HTML5+CSS3开发
01、网站页面设计
2第二阶段：Javascript开发与实战
01、Javascript开发
02、Jquery实战
3第三阶段：Java开发基础
01、开发工具介绍与环境搭建
02、基本语法
03、基础数据结构
04、逻辑结构体
05、函数与方法
07、基础类与对象
4第四阶段：Java面向对象
01、面向对象编程
02、抽象类和接口
03、反射机制
04、集合类和IO类
05、多线程
06、异常处理
07、算法和数据结构
5第五阶段：数据库
01、关系数据库
02、数据库事务与存储过程
04、JDBC连接池
05、XML与JSON
6第六阶段：Java网络编程基础
01、TCP/IP原理与socket编程
02、Http协议
03、Servlet工作原理
04、Apache Tomcat服务器
7第七阶段：Java框架
01、Java经典设计模式
02、Struts2框架
03、Spring4框架
04、SpringMVC
05、Hibernate5
06、MyBatis
07、WebService(wsdl，RestFul)
08、Apache、Nginx服务器
09、Maven项目构建工具
10、log4j日志管理
11、Junit单元测试
12、Jmeter压力测试
8第八阶段：项目实战
01、综合项目实战
9第九阶段：Linux学习与实战
01、Linux初探
02、Linux常用命令
03、系统管理
04、网络管理
05、软件安装
06、服务管理
10第十阶段：hadoop
01、Hadoop基础
02、Hadoop分布式
03、MapReduce
04、Hadoop集群
05、Hive 、HBase数据
11第十一阶段：Spark
01、Spark基础
02、Spark编程进阶
03、Spark Core
04、Spark Streaming
05、Spark Mllib
07、机器学习
08、Spark项目实战
你还在犹豫报名时，他们已经在拿高薪
东时真实企业级项目，让学员求职畅通无阻
郑*辉月薪:10000
Java+大数据全栈课程
很幸运的是在16年参加了东时的Java大数据开发培训，在这里要对东时教育的就业老师和Java大数据讲师说声重谢。工商管理专业零基础学习...
李*兴月薪:11000
Java+大数据全栈课程
在京工作机缘巧合来到东时学习Java大数据开发，在这里学会多项技能，学成工作后也能够适应公司的工作强度，在东时学习我想说很累，...
张*悦月薪:9000
Java+大数据全栈课程
我是张*悦，目前担任javaee开发工程师，现在怀念在东时大数据培训的日子，那里有一群热衷于java大数据开发的学员和资历深厚的老师。老...
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户名：北京名博教育科技有限公司Java大数据教学网 - Java大数据云计算
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服务时间： 9:00 - 17:00400-656-1450
&&&大数据课程大纲
以父母之心育人，帮助学生成才
开班日期：电话咨询
上课班制：
上课地点：经北三路第五大街河南信息通信产业园
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咨询热线： 400-656-1450
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　　大数据课程大纲　　课程完整涵盖Java基础、Java
Web、Hadoop体系、数据分析等大数据全部技术，让你内功深厚，更为大公司青睐。五个月超长课程，深入浅出，理论与实践相结合，让你成为最牛程序员!　　首阶段：Java基础　　l Java基础介绍及常用开发术语操作，Java跨平台原理，JDK的安装与卸载　　l Java开发基本语法和编程规范，Eclipse的安装与使用　　l Java面向对象、封装、继承、抽象类　　l String、StringBuffer、StringBuilder等开发文档的使用，　　l NIO的设计思想和常用组件使用方法　　l IP/端口/URL等网络基础　　l 多线程的创建与启动　　l 完成聊天工具(线程+IO+网络编程)　　l 反射的意义和概念，通过内省机制处理JavaBean　　l XML格式与XML解析　　第二阶段:Java Web　　l MySQL基本概念及使用　　l 使用JDBC完成CRUD操作，JDBC重构/封装/解耦合代码思想，JDBC多条件过滤和分页的代码封装　　l HTML5网页技术，HTML常用标签使用，JavaWeb发展历程和规范，Tomcat安装、配置、插件使用、部署　　l Servlet基础知识，Cookie和Session原理和技术　　l JSP原理、JSP九大内置对和四大作用于,EL和JSTL原理和重用操作　　l Struts2和Spring MVC，过滤器、监听器、国际化，文件上传和文件下载　　l
Hibernate的基础知识及使用，Hibernate查询的方式和结果集的包装，Hibernate的HQL常用语法，Hibernate的事务管理及缓存机制和性能优化　　l JPA2.0规范和常见JPA标签的使用　　l Spring原理，Spring IoC容器，bean生命周期、bean作用域，Spring测试　　l Spring针对不同持久化方式的操作模板以及DAO支持　　l Spring集成JDBC、Hibernate、MyBatis操作　　l spring struts hibernate 大型企业级项目实践开发　　第三阶段 大数据基础：Hadoop　　l Linux系统概述及系统安装相关配置　　l Linux的常用命令，Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具　　l Linux启动流程，用户和组账户管理，磁盘管理，系统文件权限管理，RPM软件包管理　　l Linux网络基础，Shell编程，yum命令，yum源搭建　　l Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署　　l Hadoop生态环境概览、功能和作用、Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构、hadoop集群搭建　　l Hdfs shell编写、Hdfs java api操作、Hadoop基本命令操作，Hadoop优化　　l 日志及常见故障处理，名称节点管理　　l Mapreduce数据去重，数据类型，数据排序，倒排索引，输入输出格式，MR串联，MR模型核心解析　　l Lucene入门实例及概述，Lucene 中文分词器，Lucene 复杂检索，Lucene 和hadoop的整合　　l Yarn基础及Yarn框架核心原理解析　　l Hive入门及集群安装，Hive CRUD操作，hive UDF　　第四阶段 大数据进阶　　l Zookeeper概论及集群安装，Zookeeper java 操作　　l Hbase总体概述及基本原理及架构，Hbase 分布式安装操作，Hbase java操作　　l Hbase的复杂操作、二级索引、协处理器、分页实例、存储及检索原理、行键设计原则、预分区及优化　　l Phoenix的安装及常用操作，Phoenix java操作，Phoenix spring整合　　l Flume概述及核心讲解，Flume-ng的安装及测试、核心流程讲解、串联、多路、插件开发、正则表达式　　l Kafka概述及集群安装，kafka sink，Flume-ng自定义 interceptor　　l 大型日志分析和用户行为分析项目　　第五阶段：Spark内存数据处理　　l Scala的语言开发环境、基本语法、集合之数组、集合之List、集合之MAP、集合之元组、集合操作　　l Scala的伴生对象及apply、模式匹配、并发编程、并发编程actor、并发编程akka，Scala IO编程　　l Scala 与java互操作，Spark概论及与其他几个平台的对比，Spark搭建过程　　l spark yarn模式部署，spark 实例开发，spark的核心进程及资源调度，spark API，spark MapReduce，spark
java应用实例　　l spark SQL实例语法，Spark stream入门　　l Spark stream整合kafka，Spark stream整合spark SQL，Spark stream整合flume-ng　　l spark MLLib算法，Spark MLlib之协同过滤，Spark MLlib之K-Means聚类算法，Spark实现贝叶斯算法　　l spark大型机房主机实时监控系统项目　　师资力量　　张老师 高级讲师　　8年数据分析和数据挖掘工作经验，资深数据分析师。　　精通Java，JavaScript，perl，C#，Scala，R等多门计算机语言。精通数据仓库构架，数据分析过程以及ETL开发。　　曾任亚信中国科技有限公司移动经分集团业务分析负责人，后在云南白药集团牵头构架BIEE商业智能平台。曾带队开发智能集群服务器监控系统，云酒店管理系统等产品。　　张老师 高级讲师　　精通java，sql，html，jquery，shell，flex，phython等编程语言，hadoop，spark等大数据工具，java架构师，大数据工程师。　　技术领域：资深java工程师，资深数据挖掘工程师，开发过多款数据挖掘项目。对java，大数据方向教学有深入研究。　　开发项目：亚信审计系统 ，北京移动综分二期数据挖掘项目，工商银行科技采购系统 ，中信银行税控风　　韩老师 高级讲师　　Java资深工程师：精通java，JavaScript，VB等语言，致力于政府企业大并发海量数据解决方案。对Tomcat，JBoss，BPM，ESB，DI，METADATA，DataQuality等中间件技术有独特理解;大数据高级工程师，精通Oracle数据库，Hadoop大数据体系，对大数据体系包含云平台(IaaS,PaaS,SaaS)的搭建有方案级能力。　　项目案例：中信重工新型服务平台、全友家私商务协同系统，移动投诉系统、国家电网标准化管理平台，国家电网标准化融合系统，标准化表单固化系统，广州海关跨境电商报关平台，南车集团(成都)统程平台等。　　学校优势　　铁血教育，军事化管理，项目推进式教学，让你的梦想与情怀落地!　　1、学风浓厚扎实　　铁的纪律是智游的传统，优良的学风才是学习的环境。　　2、1对1针对辅导　　老师讲的再完美也有可能听不懂，这个时候你需要的是当面辅导　　3、独创课程体系　　多年技术沉淀，全天候讲练结合，项目推进式教学　　4、出师考核严谨　　宽进严出，从智游出去的必须是高手。　　5、真实项目开发　　4个月5个真实外包项目训练，真正做到理论实操一体教学，早日接触真实项目，更快融入工作企业　　6、追求能力全面　　授人以鱼不如授人以渔，智游不仅培养技术能力，更注重学员分析问题、迅速掌握新知识的能力。
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联系电话:400-656-1450成都java程序员转大数据需要学习哪些技术呢 - 教育培训 - 东楚网
成都java程序员转大数据需要学习哪些技术呢
&Hadoop是大数据领域最流行的技术，但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。& &&& & 1.Apache Flink&& & 是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。&& & 这是一种由社区驱动的分布式大数据分析开源框架，类似于Apache Hadoop和Apache Spark。它的引擎可借助数据流和内存中（in-memory）处理与迭代操作改善性能。目前Apache Flink已成为一个ding级项目（Top Level Project,TLP），于2014年4月被纳入Apache孵化器，目前在全球范围内有很多贡献者。& &&& & Flink受到了MPP数据库技术（Declaratives、Query Optimizer、Parallel in-memory、out-of-core 算法）和Hadoop MapReduce技术（Massive scale out, User Defined functions, Schema on Read）的启发，有很多独特功能（Streaming, Iterations, Dataflow, General API）。& &&& & 2.Apache Samza& & 是一个开源、分布式的流处理框架，它使用开源分布式消息处理系统Apache Kafka来实现消息服务，并使用资源管理器Apache Hadoop Yarn实现容错处理、处理器隔离、安全性和资源管理。& & 该技术由LinkedIn开发，最初目的是为了解决Apache Kafka在扩展能力方面存在的问题，包含诸如Simple API、Managed state、Fault Tolerant、Durable messaging、Scalable、Extensible，以及Processor Isolation等功能。& &&& &&& & Samza的代码可作为Yarn作业运行，还可以实施StreamTask接口，借此定义process（）调用。StreamTask可以在任务实例内部运行，其本身也位于一个Yarn容器内。& &&& & 3.Cloud Dataflow& & Dataflow是一种原生的Google Cloud数据处理服务，是一种构建、管理和优化复杂数据流水线的方法，用于构建移动应用，调试、追踪和监控产品级云应用。它采用了Google内部的技术Flume和MillWhell，其中Flume用于数据的高效并行化处理，而MillWhell则用于互联网级别的带有很好容错机制的流处理。& & 该技术提供了简单的编程模型，可用于批处理和流式数据的处理任务。该技术提供的数据流管理服务可控制数据处理作业的执行，数据处理作业可使用Data Flow SDK（Apache Beam）创建。& &&& & Google Data Flow为数据相关的任务提供了管理、监视和安全能力。Sources和Sink可在管线中抽象地执行读写操作，管线封装而成的整个计算序列可以接受外部来源的某些输入数据，通过对数据进行转换生成一定的输出数据。& &&& & 4.StreamSets& & StreamSets是一种专门针对传输中数据进行过优化的数据处理平台，提供了可视化数据流创建模型，通过开源的方式发行。该技术可部署在内部环境或云中，提供了丰富的监视和管理界面。& &&&& & 数据收集器可使用数据管线实时地流式传输并处理数据，管线描述了数据从源头到最终目标的流动方式，可包含来源、目标，以及处理程序。数据收集器的生命周期可通过管理控制台进行控制。& &&& & 5.TensorFlow& & 是继DistBelief之后的第二代机器学习系统。TensorFlow源自Google旗下的Google Brain项目，主要目标在于为Google全公司的不同产品和服务应用各种类型的神经网络机器学习能力。& & 支持分布式计算的TensorFlow能够使用户在自己的机器学习基础结构中训练分布式模型。该系统以高性能的gRPC数据库为支撑，与最近发布的Google云机器学习系统互补，使用户能够利用Google云平台，对TensorFlow模型进行训练并提供服务。& & 这是一种开源软件库，可使用数据流图谱（data flow graph）进行数值运算，这种技术已被包括DeepDream、RankBrain、Smart Replyused在内的各种Google项目所使用。& &&& &&& & 数据流图谱使用由节点（Node）和边缘（Edge）组成的有向图（Directed graph）描述数值运算。图谱中的节点代表数值运算，边缘代表负责在节点之间进行通信的多维数据阵列（张量，Tensor）。边缘还描述了节点之间的输入/输出关系。“TensorFlow”这个名称蕴含了张量在图谱上流动的含义。& &&& & 6.Druid& & Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析，诞生于2011年，包含诸如驱动交互式数据应用程序，多租户：大量并发用户，扩展能力：每天上万亿事件，次秒级查询，实时分析等功能。Druid还包含一些特殊的重要功能，例如低延迟数据摄入、快速聚合、任意切割能力、高可用性、近似计算与精确计算等。& & 创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题，当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析，但是很难满足实时分析的需要。而Druid提供了以交互方式访问数据的能力，并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式。& &&& &&& & 该技术还提供了其他实用功能，例如实时节点、历史节点、Broker节点、Coordinator节点、使用基于JSON查询语言的索引服务。了解详情& &&& & 7.Apache NiFi& & Apache NiFi是一套强大可靠的数据处理和分发系统，可用于对数据的流转和转换创建有向图。借助该系统可以用图形界面创建、监视、控制数据流，有丰富的配置选项可供使用，可在运行时修改数据流，动态创建数据分区。此外还可以对数据在整个系统内的流动进行数据起源跟踪。通过开发自定义组件，还可轻松对其进行扩展。& &&& &&& & Apache NiFi的运转离不开诸如FlowFile、Processor，以及Connection等概念。& &&& & 8.LinkedIn WhereHows& & WhereHows提供带元数据搜索的企业编录（Enterprise catalog），可以让您了解数据存储在哪里，是如何保存到那里的。该工具可提供协作、数据血统分析等功能，并可连接至多种数据源和提取、加载和转换（ETL）工具。& &&&& &&& & 该工具为数据发现提供了Web界面，支持API的后端服务器负责控制元数据的爬网（Crawling）以及与其他系统的集成。& &&& & 9.Microsoft Cognitive Services& & 该技术源自Project Oxford和Bing，提供了22种认知计算API，主要分类包括：视觉、语音、语言、知识，以及搜索。该技术已集成于Cortana Intelligence Suite。& &&&&& & 这是一种开源技术，提供了22种不同的认知计算REST API，并为开发者提供了适用于Windows、IOS、Android以及Python的SDK。& &&如果你想获取大数据技术相关资料或者大数据技术视频，可以加群获取：，想学习大数据课程，可以立即咨询在线老师，或者QQ：
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