大数据学java还是python 现在开发JAVA后台，主要用哪些技术？

现在开发JAVA后台，主要用哪些技术？

你的系统和你的一样强大

！从我们公司的角度来看，使用java开发后台服务使用了以下几点

！2. 数据库映射框架：mybatis

！3. 数据库连接池：Druid

！4. 原木框架：slf4j

！5. 项目建设工具：Maven

！6. 版本控制工具：SVN和git

！7. 缓存：redis

！9. 工作流引擎：activiti

！10. 规则引擎：口水

！11. 微型服务容器：docker

！12、图片、文件等上传工具OSS

！14，原型视图工具：Axure RP

！15. 后台服务模拟访问：邮递员

！16，脚本：shell或Python

！17，语言：java8

Spark中用Scala和java开发有什么区别？

scala比Java的优势是巨大的。当我在熟悉Scala之后再看Java代码时，我想读汇编如果你只是编写spark应用程序，你不必学习Scala。您可以直接使用Spark的javaapi或pythonapi。但是由于语言的差异，用Java开发spark应用程序非常繁琐。幸运的是，带有lambda的java8有了改进。在spark应用程序的开发中，学习Scala主要有两个优点：开发效率高，代码简单；如果在使用spark的过程中出现异常情况，熟悉spark源代码，可以事半功倍

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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