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未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的企业需要借助大数据，而Java最大的优势就是它在大数据领域的地位，目前很多的大数据架构都是通过Java来完成的。
在这个Android、iOS相继没落，PHP相继饱和的时候，只有Java大数据保持着旺盛的需求。那么，Java大数据需要学习什么技术呢？
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首先我们要学习Java语言和Linux操作系统。很多人入门编程语言就是Java，你或许还不知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习Java大数据需要学习JavaSE、JavaEE。了解Java怎么连接数据库，掌握JDBC，学习Hibernate/Mybatis的原理，以及API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
接下来就需要学习Linux操作系统，因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本，这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
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最后当然是Hadoop的学习，这几乎已经成为大数据的代名词，Hadoop里面包括组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方，就像电脑的硬盘一样，文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快，所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件，有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源，比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
学了这些，可以胜任初级Java工程师了，当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。
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最后再来给程序员提几点建议：
1，学好开发各种核心技术，并将它们与开发实践相结合，写各种各样的程序，有创意，并且能把创意落地变成真正可用的东西。
2，你一年至少应该有一万行的代码编写总量，这样四年下来就可以积累五万行左右（甚至更多的）代码编写经验，没有达到这个强度的专业的刻意训练，是不可能成为一名出色的程序员。
3，兴趣是最好的老师，如果不是最初对编程充满兴趣，应该很少有人会选择程序员这个行业，但同时程序员是一个有点乏味枯燥的工作。如果你不迷恋技术，对代码充满热情，那你只能做一个平淡的程序员。
4，这个话题到这里就算是说完了，我自己是大数据开发，建了一个大数据开发资源共享群每天分享大数据开发学习资料和学习方法群：java《学习》+交流 523401738，欢迎初学和进阶中的小伙伴。