java大数据java大数据到底有什么优势？

Java程序员想转大数据可行吗

大数据所需技能要求： Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

必须掌握的技能： Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等) 通过大数据必须要掌握的技能，Java转行到大数据是可行的。

当然，最重要的还是要学习。

学大数据就必须学Java么？

学java 是大数据标配基本是hadoop生态圈必须的技能 如果要用spark，学习scala ，当然java也提供了相兼容的api python主要是机器学习相关的lib比较多，而且像深度学习新型的技术也都要用到

java大数据到底有什么优势？

java语言：java没有和Python和R语言一样好的可视化功能，也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统，使用过去的原型，java是最基本的选择了。

Hadoop pand Hive：为了迎合大量数据处理的需求，以java为基础的大数据开始了。

Hadoop为一批数据处理，发展以java为基础的架构关键，相对于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用，和Hive搭配的很好。

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