java和大数据 学java web好，还是学大数据好呢？

学java web好，还是学大数据好呢？

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从复杂的角度到简单的分析：

首先看一下大数据和Java的定义：

大数据需要一种新的处理模式，具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的5V特性（IBM提出）：量（大）、速度（高速）、多样性（多样性）、价值（低值密度）、准确性（真实性）。

Java具有简单性、面向对象性、分布式、健壮性、安全性、平台无关性和可移植性、多线程、动态性等特点[2]。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

如果您对数据分析和数据挖掘感兴趣，它就是大数据。

做JAVA开发已经两年了，目前考虑转型大数据和IOT，转哪个比较好？

Java开发已经进行了两年。目前，考虑大数据和物联网的转型，哪个更好？我做java开发已经两年了。不管我是朝着大数据还是物联网的方向发展，我还是应该走发展的道路。只是在未来，它可能会走向分析或管理路线。从未来职业发展的角度来看，我觉得还是走物联网的方向比较好。

第一，大数据。在大数据的方向上，我们现在需要做的是发展路线，这是非常容易改变的。开发工具可以是Java，也可以在工作中学习更多，比如开发环境Hadoop、spark、数据清理工具，甚至python。如果想转向大数据分析，就等于重新开始学习，比如统计概率。

在未来，物联网将是一个很好的方向，稍微大一点的物联网开发公司也有大数据工作。物联网的发展主要集中在嵌入式系统上，有很多东西需要学习，比如交互、传感器网络、网络系统、计算和网络生态学等，涉及的知识范围越来越广，可以引起更多的兴趣。只要你愿意学习更多的知识。

但是，不管是哪个方向，最重要的是我们自己的努力，要做到20%的专业团队顶尖，无论我们走到哪里，我们都会是高收入的人。当然，对大多数人来说，最好选择一个能提供更多就业机会、更容易找到工作、收入不错、在这个行业更有长期生命力的方向。我更看好物联网的未来发展。

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现在大数据和java哪个比较有前景？

首先，大数据是一个综合性的技术体系。目前，大数据已逐步形成围绕数据的产业链，包括数据采集、整理、存储、分析、展现、应用等一系列环节。这些链接涉及很多技术细节。可以说，大数据已经逐渐形成了一个生态系统。Java是一种特定的编程语言，在大数据领域也有着广泛的应用，主要从事大数据应用开发。从这个角度来看，大数据与Java语言密切相关。

目前正处于大数据应用的初级阶段，未来大数据领域将释放出大量的发展机遇。因此，大数据的发展前景仍值得期待。Java语言作为IT行业最流行的编程语言之一，与大数据紧密结合。例如，大数据平台Hadoop是用Java语言实现的，因此在Hadoop下使用Java语言是一种常见的选择。当然，Java语言不仅可以用于大数据开发，还可以用于web开发、Android开发和各种后端服务开发。

从未来发展趋势来看，工业互联网将是一个重要的发展方向。工业互联网的核心技术包括物联网、大数据、人工智能等相关技术。因此，学习大数据相关技术是一个不错的选择。就大数据与Java技术本身的关系而言，可以考虑学习。

学习Java和从事大数据开发可以从Java语言的基本语法入手，再进一步学习Hadoop平台的相关知识，最后在Hadoop平台下用Java完成任务开发。目前，很多从事大数据开发的工程师都是从Java程序员转学过来的，因此通过学习Java进入大数据领域也是一个便捷的学习渠道。

做了4年的Java程序员，转行做大数据可以吗，会有什么困难吗？

大数据是我的研究方向之一，我也是一个使用java多年的老程序员，所以让我来回答这个问题。

在我开始做大数据之前，我是一名java程序员，所以从java到大数据的转变没有问题。现在很多从事大数据研究和开发的程序员都是Java程序员。许多人的第一个Hadoop排序实验是用Java实现的。

目前，最常见的大数据平台是Hadoop和spark。Hadoop本身是用Java开发的，所以Hadoop支持Java语言。虽然最好使用Scala在spark平台上进行开发，但Scala也是一种基于Java的语言，因此Java程序员在转向大数据方面有一定的优势。

Java程序员转向大数据并没有太多困难。一般来说，Java程序员对Linux系统比较熟悉，构建平台和配置环境并不难。一个可能的困难在于算法的设计和实现。如果Java程序员通常专注于功能模块的开发，那么他们接触算法的机会可能会更少，尤其是应用程序级程序员。如果他们想转向大数据，就必须熟悉常用的大数据算法。大多数Java程序员都是理工科背景，所以他们应该有一个比较完善的数学知识结构。虽然这是一个困难，但不应该成为一个很大的障碍。

转向大数据发展后，要以数据为中心。大数据的价值在于分析、判断和预测。因此，大数据程序员应该建立数据价值思维，而不是传统的功能思维。

java、web、大数据、网络安全就业环境有好吗？至少需要什么学历？

Java大数据的使用环境、大数据安全和网络安全都非常好，因为在中国有很多应用场景

比如在城市环保方面，我们先把海量数据实时采集到云端，然后实时分析雾和污染的特点，并实现报警等功能。这就是数据分析，涉及大数据、云存储、人工智能（机器学习）、物联网等学科。我们说现在很多企业的数据采集和存储过程都非常好，海量数据还不够，它是一种资产，涉及到大数据安全和网络安全。

我们应该努力使大数据产生价值，这将产生大量的大数据工作。例如，电子商务网站和电信用户每天都会产生大量的用户数据。然后通过这些数据分析用户行为（购买行为、支付行为、点击行为、收款行为等），从而达到精准营销的效果。

现在，基于新时代的数据分析需要大量的专业研发人员来做，各行各业都需要数据分析，比如互联网（比如商品推荐系统）。因此，基于大数据、云计算和人工智能时代的数据分析无论是高校还是企业都有着强烈的需求。总之，数据分析涉及的领域太多。

该行业需要理工学士或以上学位，或高价值资格证书。

密切关注大数据与人工智能的交流，看高新技术的最新发展

java开发，转大数据好还是机器学习？

谢谢。我建议转向大数据。

我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。

此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。

目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。

最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。

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