为什么在学大数据之前要先学习Java
新闻来源：优漫教育
日期：2021-06-22
随着大数据、AI、云计算等新风口的出现，2021年，传统互联网技术从业者的职业生涯和薪水将更加受限。现在，大数据技术逐渐成熟，最早进入大数据产业的工程师已成为一线大厂“深挖”技术人才。
据因特网招聘公司发布的2021行业人才报告：
大数据工程师仍是高需求职位，且薪资水平居泛互联网行业之首。借助Java语言的优势，越来越多的Java开发人员迅速进入大数据行业。
一、那为什么要先参加大数据培训呢？
实际上，我们也不难发现，在外面上课的时候学习，刚开始，几乎都是先学Java语言，然后慢慢进入大数据培训。因此，我们究竟应该学习哪些java知识有助于大数据呢？今天我就带你们去分析一下为什么大数据首先要学习java。
众所周知，Java语言是目前使用最广泛的编程语言，它非常易于学习，并且也非常好用。JavaScript吸收了C++的许多优点，并且还吸收了C++中最令人费解的多继承、指针等知识，所以与Java相比，Java是一门既强大又容易使用的语言。
除了这些之外，java语言还有很多特性，比如面向对象，分布式，安全，平台独立性和可移植性，多线程，动态等。只要大家对java语言有所了解，就会更加清楚地认识到，java语言是一种具有很强跨平台能力的语言，通过强大的异常处理来保证系统的稳定。
二、我们将从三个方面解释为什么在学习大数据之前要学习java。
1、JAVA是一种强类型语言。
java语言在运行扩展编译时检查可能的类型不匹配情况。Java需要明确的方法声明，而java语言则是隐式声明，不支持C语言的这种方式。这种严格的需求保证了编译程序能够捕获调用错误，从而保证程序更可靠。
其中一个最重要的可靠性改进是Java存储模型。我们所知道的大数据，最基本的东西其实就是数据的收集和存储，java的存储模型为大数据的应用提供了可靠的保障。那是第一点，
2、Java异常处理使系统更加稳定。
在Java语言中，异常处理是使应用程序更加稳健的另一个特性。在这里，异常是某些类似于错误的异常情况的信息。通过使用try/catch语句，我们可以快速地查找错误代码，从而使程序减少处理和恢复错误的任务。
大数据研究说白了就是数据，其中一种数据出错，可能会导致结果大不相同，这里有java语言异常处理机制的护卫，我们可以简单地修改和修复原始设置，这样就可以在某种程度上保证数据的准确性。
3、JAVA具有很强的跨平台能力。
Java语言包括桌面应用程序、Web端应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。与C语言、C++语言等传统编程语言相比，我们发现Java语言实际上更容易掌握，并且具有更强的跨平台能力，比微软平台的开发语言，如VB语言、Mlu语言等，具有更好的跨平台能力。
尽管Java语言还没有完全达到一次性编程、导出运行的目标，但Java和其它早期的编程语言，仍然具有很强的跨平台能力。
4、Java为大数据提供了基本支持。
hadoop必须通过学习大数据才能学到，而Hadoop和其他大数据处理技术中的许多部分，比如Apache和Accumulo以及ElasticSearchas，都是由Java语言实现的。因此，学习Hadoop的前提之一，就是要掌握Java语言。在某种程度上，学习java语言为学习大数据提供了帮助。
有的人在学习的时候，能力比较快，有的人比较慢，我们在这减去天赋对我们的影响，其实理解力的高低与我们接触的东西有很大的关系。因此，当我们学习大数据时，虽然java并非我们的必修课，但是我们也应该去学习它，因为只要我们生活在大数据的环境中，对编程语言的更多了解对未来的发展都会有很大的帮助。在求学期间，我们的主要目标是学习大数据知识，而非精通java知识。因此，在最初的学习中，我们应该把重点放在反射、jdbc应用以及对大数据有用的java内容中。归根结底，我们在学习大数据，而非java。
