云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！

一、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。

人工智能就是大数据应用的体现。

二、云计算

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。

三、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。

现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。

人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。

大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

说到底，云计算是大数据的底层架构，大数据依赖云计算来处理大数据，人工智能是大数据的场景应用。三者直接建立起一个体系，从而实现改变世界的目的。三者不能分开说，一定要紧密结合。

互联网的下一个风口，也一定是大数据、云计算、人工智能的共同风口。

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云计算，大数据是现下比较火的，两者之间互有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这两者个之间的相互关系，所以有必要解释一下。

一、大数据时代，众人拾柴火焰高。

当数据量很小的时候，很少的几台机器就能解决。慢慢的当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题的时候，就想怎么办呢?要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。

对于数据的收集，对于IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来，对于互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来，这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。

对于数据的传输，一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了基于硬盘的分布式队列，这样队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。

对于数据的存储，一台机器的文件系统肯定是放不下了，所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情，把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。

再如数据的分析，可能需要对大量的数据做分解，统计，汇总，一台机器肯定搞不定，处理到猴年马月也分析不完，于是就有分布式计算的方法，将大量的数据分成小份，每台机器处理一小份，多台机器并行处理，很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序，相当于1000G，如果单机处理，怎么也要几个小时，但是并行处理209秒就完成了。

所以说大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢?

二、大数据需要云计算，云计算需要大数据。

说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活的时候，需要好多好多的机器一块做，真的是想什么时候要，想要多少就要多少。例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次对吧，非常浪费。那能不能需要计算的时候，把这一千台机器拿出来，然后不算的时候，这一千台机器可以去干别的事情。谁能做这个事儿呢?只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来，所以说就像数据库一样，其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司我需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。

云计算需要大数据，大数据需要云计算，两个人就这样结合了。

大数据：藏在啤酒和尿布背后的秘密; 云计算：物联网的隐形大脑

我们提到物联网，就不得不把它与现在非常火热的另一个概念联系起来，那就是“大数据”。

大数据是怎么一回事呢？有一个为人津津乐道经典案例，就是啤酒与尿布的例子。一家美国超市把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起，但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

在这个案例里面，丈夫的行为被预测出来，其预测的依据是根据长期经验所得的。假定不在尿布旁边放啤酒，爱喝酒的丈夫可能也会去买，但嫌麻烦或者酒瘾不那么大的丈夫可能就只会买了尿布就走，而想不到去买啤酒。因而，大数据就此产生了经济价值。当然，这背后基本是一个零和游戏，这家超市的啤酒销售得多了，别家超市卖得就少了。

腾讯的QQ我们都用过，它能够把我们久未联系的老同找出来，推荐给我们去联系，但也会把你的前女友推荐给你的未婚妻认识。而淘宝在我们买东西的时候会把相关产品推荐给我们，还会告诉我们诸如某省狮子座最败家、某省水瓶座最花心、某省天蝎座最抠门这样的信息。而百度则会对人们使用关键字搜索进行排名，从而让更多人知道最近大家的关注点在哪里。

显然，这些数据或多或少已经开始影响我们的生活。而在未来，万物联网产生的数据量与现在人们通过互联网活动产生的数据量不可同日而语，开发的价值也会更加巨大。比如我们现在的手环、手表读取我们的心率、运动量等数据，仅仅是反馈给我们让我们管理自身健康。而未来随着大数据的分析能力增强，加上能够互动的设备增多，那么这些数据就变成了健康服务，甚至能提前预防疾病发生。

反过来，大数据的处理能力能力会反过来帮助物联网实现智能控制和产品改进。比如，我们的智能家居的学习功能，可以看做是对用户一段时间的行为数据的收集，然后通过特定算法得出主人的喜好从而自己完成对家庭环境的控制。

前面讲了大数据，那么还有另一个大数据的亲兄弟不得不讲，那就是云计算。从成本和实际效果来考虑，其实很多物联网设备并不需要太多的计算能力，只要能够取得数据并反馈给上层具有计算能力的数据处理中心就好了，多一点的还有能够通过从计算中心获取的指令完成某些活动就可以了。

那么，这些数据谁谁在处理呢，他们又是怎么处理的呢，这里就要提到云计算的概念。云计算被认为是一种革命性的计算方法，是继大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一关于计算方式的重大转变。

举一个不那么恰当但比较好理解得例子。使用过QQ远程助手的朋友大概可以体验云计算，你在QQ提供的界面里面访问对方的电脑，使用对方的软件。云计算大概也可以看做这么种方式，不过对方的电脑变成了处理能力超强的云计算中心，而处理方式更加复杂一些。

云计算给我们带来了全新的解决思路。由于通讯技术的不断发展，我们的计算不一定要在本地进行。比如，在远程操作的例子，哪怕你的电脑没有安装一个程序，你仍然能够获得这个程序的使用结果。而我们平时收发邮件，这些邮件存储在我们的邮箱里，而不是在我们的电脑上，这其实可以视作早期的云服务。这种理念，简单概括起来就是“网络即电脑”。只要有网络，我们就能获得更高的运算能力。

目前云计算还处于基础阶段，现在的云计算被分为三层：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础设施可以看做是我们的电脑主机，其实质是大规模的主机集群。平台的地位大致相当于我们的计算机系统，类似于windos，是开发和运行程序的基础。软件服务我们就明白多了，微信、游戏客户端、美图秀秀这样的都是软件。

借助云计算，企业的管理成本将降低。由于云计算的作用，一些企业不用浪费金钱和精力建立自己的数据处理中心，而将自己的一些数据和企业管理软件放在公共的云服务器上；而另一些企业对于数据的安全性和专业性等要求较高，于是自建云服务器，于是有了公有云、私有云、的概念之别；有一些私有云并不能满足企业的运算需求，向公有云服务器寻求支持，于是就有了混合云的提法。

同时，云计算中心能够根据实际需求来安排服务器的运算，让整个计算中心保持高效的运作，避免了运算资源的浪费。除此之外，云计算的好处在于按使用付费。这就是说，你可以按照实际需要的存储空间或者运算能力购买云服务。这是云服务诞生之初的“电厂模式阶段”就提出的理念，即把计算能力当做像水、电这样的产品来出售。现在基本已经变成现实，而在未来，个人用户也将慢慢感受到这种全新方式给生活带来的改变。

讲了这么多云计算，那么云计算和物联网是是怎么结合起来的呢？前面我们已经提到，我们的物联网设备只需要能够联网，云计算就能够通过网络为我们的设备提供数据处理能力。其次，大数据的运用对物联网来说十分重要，而云计算和大数据分析就像一枚硬币的两面密不可分。

比如智能家居系统，其一部分运算其实就是依托云服务器，因为我们的家里面的数据处理中心（电脑或手机）没有必要一直保持开机状态。而更多的诸如交通系统、工厂制造系统、社区服务系统等等都将依托于私有云或者公有云的服务。除了这些，我们前面提到云计算还是打通各种物联网标准的有效手段，两个采用不同技术标准的设备也具有了互相交换数据的可能，简单说来，就像你在网上和一个外国人聊天，哪怕你不懂他的语言，只要通过相应的翻译软件，就能够理解对方的意思了。

单单提起Java或者大数据，很多人对此都耳熟能详，但对于Java大数据这样一个新鲜名词，多少有些疑惑。那Java和Java大数据学习的内容是一样的吗？两者有什么区别呢？今天码字酱就从Java和Java大数据的以下方面谈谈两者的区别。

Java和Java大数据有什么区别

Java和大数据的关系

Java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他俩不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；

Java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用Java，可以Python，Scala，Go语言等。

目前最火的大数据开发平台是Hadoop，而Hadoop则是采用Java语言编写。一方面由于Hadoop的历史原因，Hadoop的项目诞生于一个Java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的优势；基于这两个方面的原因，Hadoop采用了Java语言。但是也因为Hadoop使用了Java所以就出现了“Java大数据”。

Java是我们耳熟能详的编程语言，大数据更是当今科技的明星技术。而Java大数据则是Java和大数据的结合产物，也可以说是Java程序员向大数据程序员的过渡阶段。

从课程方面来看

Java和Java大数据的区别

Java学习课程：Java基础(Java面向对象，常用基础类，线程I/O，异常处理等)，JavaWeb(HTML5，CSS3，Javascript，jQuery，JDBC连接池，Servlet等)，Java框架(Struts2，Hibernate5，JPA，Spring4，BootStrap，Svn & Git & Jenkins持续集成等)。

Java大数据学习课程：是在Java课程的基础上加上了部分初级大数据的技术知识，就是让你在精通Java之余，还能掌握一些大数据的技术知识。比如说亿级并发架构演进、Linux基础、搭建Tomcat环境以及大数据开发云计算等高级Java教程，是Java技术的高端知识。

从以后的就业薪资待遇来看

Java和Java大数据的区别

Java以后的就业方向单一，薪资就是Java程序员的基本水平；Java大数据工程师，以后的就业可以从事Java方面的工作，也可以涉猎大数据方面的工作，因为对大数据技术知识有所涉猎，所以谈薪资的资本会高一些，但终究高不过大数据的薪资待遇。

Java开发薪资：

可以看到，Java薪资处在10-30K的为普遍情况。

Java大数据薪资：

由于大数据产业的火爆，相关职位的待遇也是水涨船高。可以看到，大数据相关职位的平均薪资已经超过月薪20K。

从以后的发展来看

Java和Java大数据的区别

Java工程师的发展：初级Java工程师、中级Java工程师、高级Java工程师；而Java大数据工程师以后的发展，相比于Java而言，多了一个大数据的方向，利于想向大数据工程师转型的学习者。

因为想要成为大数据工程师，需要一定的编程基础，而Java语言又是现在大数据技术常用的开发语言，所以Java大数据是向大数据学习的奠基课程。

综上所述，Java大数据就是升级版的Java，学习大数据一定要有Java基础。如果你是0基础，那么也可以从Java开始学习，逐渐做到大数据，薪资会更高。

欢迎留言交流有关Java和大数据的一切！

【ps:以下纯属个人观点和看法，有什么不对的，还请多多指教。】

1：之前发过一个Java攻城狮的学习路线图【ps:挺详细的~~~】：http://cnblogs/biehongli/p/5754555.html

恰恰是这个Java攻城狮学习路线图使我在学习编程的路上看到了希望，使迷茫的我找到了方向。现在还为此在努力......

2：而今天呢，结合一些培训机构的学习路线图，今天发一个大数据云计算的学习路线图，也许有的人心中会有些疑问说这货是骗浏览量，点击量的吧，可是原因不是这样的哦！【ps:有的人会想，之前发了Java学习路线，今天又发大数据云计算学习路线，这货瞎搞什么，下面我说说一些原由】。

2.1：第一呢，首先声明呢，楼主现在依旧是在校生，今天之所以发这个学习路线图，算是给自己制定一个技术职业生涯规划吧。

2.2：第二呢，因为lz的专业是云计算，昨天老师给我们讲hadoop集群的搭建，lz竟然搭建起来了，当然班里不学习的不算了，学习的搭建起来的也不多，虽然是一个很简单的hadoop集群搭建吧。为什么说这个，还要从lz发的Java攻城狮学习路线图说起，发这个图大概一年了吧，lz虽然专业是云计算，但是由于大学老师讲的也很浅，加上电脑硬件和需要服务器等等一些原由，lz没有学习云计算开发,而lz一直学习的是Java开发【自我感觉学的还不错，虽然还没找到工作吧，因为校招还没开始呢。】，但是今天怎么会花一上午的时间搞了这个很low的学习路线图呢。

2.3：第三呢，紧接上面，为了搞这个真low的学习路线图，因为lz踏踏实实学习java这一年【ps:之前学的乱七八糟的】内心有些小感慨吧，现在IT这个行业，形形色色，各种培训机构如雨后春笋，但凡有点经验的，都想办培训机构，我这里不是反对培训机构哈，因为培训机构太多了，这里就不说培训机构的好坏的，有的是真心实意做教育的，有的是出来搂钱的，被培训出来没找到工作还被银行追着要贷款的也是屡见不鲜,我想中国的培训结构一个一个查都查不过来，因为培训机构说实话挺挣钱的，跑题了，说正题，培训机构真么多，他们培训机构也想活下去，是不是，就想到各种办法招人，这样一来就很容易达到供满于求的状况了，lz仔细想想，这年头学Java的真是TNN多啊，像Java，php,HTML5，python,ui,甚至有的培训大数据，云计算，真的是太多太多了，甚至外行转行来学习编程，而又仔细想想，学的最多的也就是这种大家都能学的，但是现在都说是大数据云计算时代，真正学精通的还真不多，lz也是我们学校第一届招收的云计算专业，虽然lz当了小白鼠，但是lz不后悔啊！虽然当初选专业的时候胡选的，也算是瞎猫碰到死耗子啊，lz觉得值就行~.~。

2.4：所以呢，lz现在虽然还在学Java开发，但是lz心里有念头在上班挣钱之后买性能高本本学习大学没有学习的这些知识啊，【ps:我们的机房i7处理器，8G内存都被学生搞的卡了。学习云计算大数据真的需要投入啊，而且我们都是搭建在学校的服务器上的，课下基本没法好好学习啊，当然在lz眼里也挺复杂的，都是命令，但是很装逼啊，都是命令行，啪啪啪的敲起来】，所以先发个图震震惊，就像之前发的Java学习，lz没事还翻翻看看那些没学呢。总之吧，lz个人觉得有个学习路线真的蛮重要的，有目标有规划，并为此努力，想想都刺激。

路是自己选的，就算再难也要走下去。夸张点说：路是自己选的，就算跪着也要走下去；

云计算和大数据有什么区别呢？关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台较有活力的就是Openstack了。

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化较强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

AVA高并发、负载均衡、NoSQL、服务器集群、性能优化、数据库集群等架构师技能； Hadoop、HDFS、ResourceManager

、Yarn平台、Mapreduce、Hbase、Hive、Storm、Spark、Kafka、R语言、Scala语言、Mahout、Redis、Docker、KVM、Openstack等技术

下载地址：

百度搜索：怪兽IT学院 或者直接输入guaishouxuyaun

云计算Java大数据编程语言收藏

前言：

即使对IT行业一知半解的人，也多听过Java的大名。不仅如此，当我们提到Java，多半会自然而然的联想到，大数据，工资高。

(当然。事实上工资确实很高)

那么我今天就来带大家探究一下为什么Java大数据工资特别高!

大数据市场

正处于IT时代上升期的现在，正是对人才求贤若渴的时候。不仅如此，随着IT迅速发展，我们的时代，正从一个以计算为主的时代进入到以数据分析为主的时代。

继物联网、云计算、互联网、移动互联网之后，“big data”(大数据)越发引人关注

全球知名咨询公司麦肯锡是最早提出“大数据”时代已经到来的机构。全球互联网巨头都已意识到了数据的意义，意识到了“大数据”时代的来临。无论是EMC、惠普、IBM、微软还是其他全球IT巨头，他们纷纷通过收购“大数据”的相关厂商来实现技术整合，足见对“大数据”的重视。

大数据是未来发展方向已板上钉钉，而从事大数据管理和开发的专业人才将不断在职场上获得热捧也不言而喻。

Java大数据

Java是一门可以编写各式各样计算机程序的编程语言。也就是说，通过组织Java语言，可以进行各种命令现实生活中许多的事情。而这之中，自然包括通过用户数据信息创造商业价值的Java大数据。

2017年2月和3月，国内与大数据相关的职位需求量已超过四万，从事Java大数据的工程师月薪普遍8k-30k之间。

功能强大的java语言可跨平台开发，为大数据功能的实现提供了更多的解决方案，用java开发目前主流的大数据hadoop已成为众多公司的选择。

大数据思维

随着大数据的普及，互联网思维逐渐细化，大数据思维脱颖而出。

那么，什么是大数据思维呢?

例如，现在数据类型繁复，数据量庞大，然而，实际对公司的决策和战略能起作用的，只占其中非常小的一部分。而这，就要求我们所以就要求我们在所有数据中剔除掉无用的，找出有用的。

不仅如此，在未来，管理、技术甚至业务方向对产品类型理解，都需要立足于大数据，作出准确的定位和开发。

此外，大数据思维使我们能够站在用户的角度思考。进而有助于我们理解用户的消费心理，提升我们的销售率，使销售更为主动

大数据你值得拥有

目前，大数据之火愈演愈烈。

大数据人才能够在短期内为企业创造价值的能力备受企业关注。

究根结底，

大数据人才值钱的最根本点在于，你能够为企业创造更大的收益。

前言

大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师，但实际上国内几乎没有研发项目，只能叫做开发。开发程序员的工作大多是重复性劳动，容易产生疲惫感，薪资在工作2-5年内就达到了一个峰值，再要提升就比较困难，这样就导致了很多程序员最终转行做了其他行业。

首先JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。

我们都知道Java语言在编程中的地位不言而喻，近年来，我们都知道很多学java的朋友，在java的基础上开始学习以hadoop为首的大数据方向的语言，本文我就来分析一下为什么越来越多的java工程师开始转向hadoop？

Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。

Hadoop的发音是[hdu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短、容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处，小孩子恰恰是这方面的高手”。

Apache Hadoop官方定义是：Hadoop项目是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。

下面我们来分析一下大数据在未来的优势：

市场需求量大

经常调查显示，去年有很多大小互联网公司都在布局大数据。而目前大数据方面的人才依旧十分紧缺，比如大数据生态Spark需要的Scala工程师。基于Java和Scala等技术密切的关系，有些大数据公司会瞄准JAVA工程师，通过培养转而成为大数据工程师。

如果你先一步在学习JAVA的基础上再学习一些大数据的知识，那么将来你在公司的竞争力会明显大于一般的JAVA工程师，甚至可能提前一步进军大数据行列。

就业方向广泛

JAVA大数据的人才以后可以进行的工作有很多种，下面举几个例子：

（1）大数据开发工程师

基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。

（2）大数据分析师

负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。

（3）Android工程师

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，其源代码是Java。所以市场上见到的手机系统例如MIUI，阿里云，乐蛙等，都是修改源代码再发行的。Java做安卓不单单是指系统，还有APP对于更多的开发人员来说，他们更多的时间是花在开发APP上面。

还有很多其它职位比如大数据挖掘等就不一一说明了。

行业起薪高

下面我们用一张图让大家了解一下大数据工程师和java工程师的平均薪资

通过这篇文章我相信大家对JAVA大数据行业都有一点了解，在这个大家都呼吁的大数据时代，转型做JAVA大数据是一个非常好的选择，我相信即使几年以后大数据依旧是一个很好的领域。