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Java和Java大数据有哪些区别?零基础能学习Java大数据吗?
1、Java是一种语言，而大数据更像是一个方***或者是***。从事大数据行业，需要掌握的技能比较多，而且，java是必须要掌握的，举个简单的例子：做大数据的工作需要永达hadoop，而hadoop就是通过java语言实现的。
2、就业和行业前景方面：JAVA就业更广；大数据开发薪水高，还有非常长的时间发展，需要行业细化，发展潜力大；现在大数据就业相对窄，但人才也少，容易就业，且薪水高，将来随着大数据行业的细分行业产生，就业机会也会大量增加。
3、Java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种。
JAVA能做大数据吗
1、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。
2、大数据可以用JAVA实现。下面是具体介绍。大数据是一个概念包含几个方面的内涵 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
3、java是计算机的一门编程语言，可以用来做大数据开发，java作为最广泛使用的编程语言，发展前景一直都非常不错。而大数据开发作为互联网新兴的一项技术，还有很大的发展空间。总的来说，二者的前景都值得看好。
大数据开发用什么语言
首先明确，java大数据通常指的是***用Java语言来完成一些大数据领域的开发任务，整体的学习内容涉及到三大块，其一是Java语言基础，其二是大数据平台基础，其三是场景开发基础。Java开发包括了Java基础，JavaWeb和JavaEE三大块。
大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 Java 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。
R语言 R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
R语言 使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。
Java大数据开发的就业前景是非常好的。作为一种最流行的网络编程语言之一，java语言在当今信息化社会中发挥了重要的作用。Java语言具有面向对象、跨平台、安全性、多线程等特点，这使得java成为许多应用系统的理想开发语言。
大数据中的java是什么?
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。● 嵌入式领域 Java在嵌入式领域的发展有着广阔的空间。在这样平台上，只需130KB就可以很好使用Java技术。
首先，Java在大数据处理框架Hadoop中起到了重要的作用。Hadoop是一个分布式数据处理框架，用于在大规模集群上存储和处理大数据。Hadoop使用Java作为其主要的开发语言，编写了Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce等核心组件。
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，因此Java在大数据方面有很大优势。在大数据的中，也许别的你可能不在意，但是Hadoop想必你是注意到了的吧，大数据中不得不学的重要内容。
你只需要130KB就能够使用Java技术（在一块小的芯片或者传感器上），这显示了这个平台是多么的可靠。Java当初是为了嵌入式设备而设计的。事实上，这也是Java当初的一项“立即编写，随处运行”主旨的一部分。
大数据在当下是越发的火爆，帮助人们做越来越精确的选择，在人们生活的各种领域当中也起着不可或缺的作用。
数据之间的关联性强，交互频繁，大型电子商务网站和社交网络中，一些用户的点击行为在一定程度上反映了该用户潜在的兴趣爱好和需求，链接之间的关联性是很强的。
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