在大数据技术体系中，Java扮演着重要的角色，但是Java不等于大数据，大数据也不等于Java。对于开发人员来大数据岗位主要集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位上，不同的岗位需要具备不同的知识结构，其中Java语言的适用性还是比较普遍的，在大数据平台研发、大数据应用开发等岗位有广泛的使用。
1、想学习Java和大数据，怎么学比较好？
这是一个非常好的问题，学习Java和大数据技术是目前的一个学习热门，大数据自身广阔的发展空间将在未来创造出大量的就业和创业机会，所以学习Java和大数据是一个非常不错的选择。首先要搞清楚一件事情，那就是Java是编程语言，而大数据则是一系列技术的统称（围绕数据核心），在大数据技术体系中，Java扮演着重要的角色，但是Java不等于大数据，大数据也不等于Java。
要想学习Java和大数据，要规划一个合理的学习路线，可以按照以下学习路线展开学习：第一步：学习Linux操作系统，学习Linux操作系统的使用是学习大数据的第一步，操作系统是计算机知识的基础，通过学习Linux操作系统能全面的掌握操作系统的体系结构、功能组成、资源管理、网络交互、功能扩展等一系列基础内容，而这些内容对大数据的学习来说是非常重要的。
学习Linux操作系统还有一个原因，那就是大部分开源大数据平台都是基于Linux操作系统部署的，可以为后面的学习打下一个扎实的基础，Linux操作系统有较多的选择，其中CentOS和Ubuntu是比较常见的选择。第二步：学习Java编程，Java编程的学习会串联很多相关知识的学习，包括数据结构、算法设计、数据库、网络等一系列内容，所以学习编程语言是学习计算机知识非常好的方式。
学习Java语言首先要搞清楚面向对象的基本概念，掌握面向对象的编程过程：类的定义、对象的创建、方法的调用，看一个例子：接下来要搞清楚封装、继承和多态的概念，可以通过一个例子来完成这三个概念的描述：这三个概念中，多态的概念相对来说要稍微复杂一点，在对概念本身还没有深刻理解的情况下，先把表现形式掌握住，然后再通过实验慢慢理解，
例子中只描述了多态三个定义中的第一个，另外还有两个定义，分别是父类定义子类构建和抽象类定义实体类构建，多态还有两个“方法”，分别是方法重载和方法重写（关于多态的细节，大家可以参考我之前在头条上写的文章）。Java的基础部分还有一个比较重要的内容就是多线程，多线程的内容比较多，我在头条上写了一个系列文章，专门阐述Java并发编程，一共写了20多篇，感兴趣的朋友可以关注我的头条号并查看对应的文章，这里就不赘述了，
接下来是学习Java的Web编程，很多人对学习大数据是否需要学习Web编程有一定的疑问，其实做大数据开发一个很重要的内容是做落地应用的开发，所以学习JavaWeb编程是完全有必要的。JavaWeb编程的官方标准包括三个大的技术模块，分别是JSP、Servlet和JavaBean，但是目前JavaWeb开发更多在采用微服务的方式进行，比如SpringBoot和SpringCloud的应用比较普遍，毕竟这种方式比较方便，
SpringBoot的开发方式进一步简化了繁琐的配置，让开发人员可以更专注于业务逻辑的实现，而SpringCloud则是对SpringBoot的封装，提供了资源的整合，对大量的中小型Web应用来说，这个解决方案是非常实用的（关于SpringBoot和SpringCloud的开发细节，我将陆续在头条上跟大家分享）。
第三步：搭建大数据平台并进行功能开发，在完成了基础部分的学习之后，紧接着就需要搭建大数据平台了，作为初学者来说，Hadoop平台是一个不错的选择。Hadoop平台是使用Java语言开发的，同时Hadoop平台部署在Linux系统之上，Hadoop平台的基本构成包括HadoopCommon、HDFS、YARN、MapReduce以及Ozone：同时，与Hadoop关联的产品就非常丰富了，包括以下部分：这些产品都是Hadoop生态的重要组成部分，当然这些内容可以按步骤学习，在学习的初期对这些产品有一个简单的了解还是很有必要的，目前Spark得到了广泛的应用，因为Spark速度更快，也更轻一些（关于这些大数据产品的具体功能和用法，我会陆续在头条上跟大家分享，欢迎关注我的头条号）。
