Java和Java大数据有什么区别？

article/2025/9/15 16:18:46

分别提起Java或者大数据，很多人对此都一目了然，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？今天就从Java和Java大数据的以下方面谈谈两者的区别。


1.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，所以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。

2.Java和大数据课程区别
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，Spring，Mybatis、SpringBoot、SpringCloud等)。

 

Java大数据学习课程：大数据基础（JavaSE、Linux、MySQL），数据采集（Sqoop、Flume、FlinkCDC），数据存储（HDFS、HBase、Kafka），资源调度（YARN、Mesos），SQL分析（HiveSQL、SparkSQL、FlinkSQL），流式计算（SparkStreaming、FlinkDataStream），实时数仓（Clickhouse、Doris），集群学习（SparkML、FlinkML），工作流（Azkaban、Oozie），集群部署（Ambari、Cloudera Manager）

3.Java和大数据职业发展区别
Java工程师的职业发展：初级Java工程师、中级Java工程师、高级Java工程师；
Java大数据的职业发展：Java工程师、大数据开发工程师、大数据仓库工程师、大数据开发运维工程师、大数据架构师。

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JavaSE开始学习，然后学习大数据，薪资会更高。

4.Java大数据的技能要求

5、大数据学习路径

 第1阶段：大数据基础

（1）Linux命令及shell编程学习

1）Linux系统介绍与安装

2）Linux目录结构介绍

3）Linux常用命令

4）Linux软件安装

5）Linux网络配置

6）Linux防火墙配置

7）Linux时钟同步

8）Linux shell编程

（2）Java编程基础

1）Java基础

2）Java面向对象

3）Java 线程与进程

4）Java集合

5）Java IO

6）Java正则表达式

（3）MySQL数据库

1）MySQL安装配置

2）数据类型与数据库操作

3）外键约束及修改数据库表

4）数据库表相关操作

5）子查询与连接

6）运算符和函数

7）自定义函数

8）存储过程

第2阶段：大数据开发工程师（Hadoop+Spark+Flink）

  1. Hadoop大数据技术概述
  2. HDFS分布式文件系统
  3. YARN资源管理系统
  4. MapReduce离线计算框架
  5. Zookeeper分布式协调服务
  6. 搭建Hadoop分布式集群
  7. Hive数据仓库工具
  8. HBase分布式数据库
  9. Sqoop数据迁移
  10. Flume海量日志采集
  11. Kafka分布式消息队列
  12. Davinci BI数据分析
  13. Spark内存计算框架
  14. Flink实时计算框架
  15. 项目实战：互联网金融大数据离线分析
  16. 项目实战：互联网直播大数据实时分析

第3阶段：大数据离线数仓工程师（Hadoop）

  1. 数据仓库基础
  2. 数仓项目规划
  3. 项目需求分析
  4. 架构设计与技术选型
  5. 大数据集群节点准备
  6. Zookeeper分布式协调服务
  7. HDFS分布式文件系统
  8. YARN资源管理系统
  9. 搭建Hadoop分布式集群
  10. MapReduce离线计算框架
  11. 智慧社区业务数据导入
  12. Hive大数据离线分析
  13. Sqoop数据导入导出
  14. 数仓建模理论
  15. 数仓设计规范
  16. 搭建数仓ODS层
  17. 搭建数仓DWD层
  18. 搭建数仓DWS层
  19. 搭建数仓ADS层
  20. 报表数据导入MySQL
  21. Azkaban作业调度系统
  22. 离线数仓作业调度
  23. 智慧社区数仓大屏制作

第4阶段：大数据实时数仓工程师（Flink）

  1. 数据仓库基础
  2. 数仓项目规划
  3. 项目需求分析
  4. 实时数仓架构设计
  5. 实时数仓技术选型
  6. 搭建Hadoop大数据平台
  7. 智慧社区业务数据导入
  8. 搭建数据采集与存储平台
  9. 数仓建模理论
  10. 数仓设计规范
  11. 搭建实时数仓ODS层
  12. 搭建实时数仓DWD层
  13. 搭建实时数仓工具Clickhouse
  14. 搭建实时数仓DWS层
  15. 搭建实时数仓ADS层
  16. 智慧社区数仓大屏制作

第5阶段：大数据ELK工程师（ElasticSearch+Logstash+Kibana）

  1. ElasticSearch概述
  2. ElasticSearch单节点安装
  3. ElasticSearch restful实操
  4. ElasticSearch核心技术
  5. ElasticSearch Java客户端开发
  6. ElasticSearch 索引及分词
  7. ElasticSearch分布式集群安装部署
  8. ElasticSearch性能调优
  9. ELK项目需求分析与架构设计
  10. Filebeat数据采集
  11. Logstash数据聚合与解析
  12. ELK海量日志分析平台搭建
  13. ELK项目优化与总结
  14. Kibana大数据分析与可视化

第6阶段：大数据运维工程师

  1. 初始大数据运维
  2. 大数据运维基础
  3. 大数据运维核心技术
  4. 集群规划与部署平台选择
  5. 大数据集群部署方式
  6. 大数据集群组件自动化部署
  7. 大数据集群级别监控
  8. 大数据组件监控与调优
  9. 大数据集群安全认证与授权
  10. 6个集群配置方面的案例
  11. 3个安装服务方面的案例
  12. 3个日常运维管理方面的案例
  13. 6个测试和故障排查方面的案例
  14. 2个集群升级、配置高可用的案例

第7阶段：大数据专题进阶

Flink SQL流批一体技术

  1. Flink流批统一
  2. Flink Table编程全面详解
  3. Flink SQL编程全面详解
  4. Flink SQL Time与Watermark
  5. Flink SQL Window操作
  6. Flink SQL内置函数与自定义函数
  7. Flink SQL 元数据管理
  8. 互联网直播项目之Flume日志数据采集
  9. 互联网直播项目之Kafka数据存储
  10. 互联网直播项目之Davinci BI数据分析
  11. 互联网直播项目之Flink 核心知识进阶
  12. 互联网直播项目之全流程开发

ClickHouse实时数仓利器

  1. Clickhouse基础
  2. Clickhouse单节点安装部署
  3. Clickhouse架构设计
  4. Clickhouse数据分析查询实操
  5. MergeTree底层原理分析
  6. Clickhouse集群节点准备
  7. 搭建Clickhouse分布式集群
  8. Clickhouse副本与分片使用及读写原理
  9. Clickhouse与Kafka集成开发
  10. Clickhouse与MySQL集成开发
  11. Clickhouse与Spark集成开发
  12. Clickhouse与Flink集成开发

第8阶段：不断学习总结

每隔一段时间都会有新的技术出现，需要关注最新技术动态，不断学习。任何技术的学习一定要理论结合项目，在项目实战中不断完善理论。

（1）如果觉得看书学习效率慢，可以跟着我录制的系统教程学习。如果觉得看视频比较费时间，可以阅读我的著书《实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）》、《Hadoop大数据技术基础与应用》

（2）如果项目中已经在使用Spark，并且秒级别的实时处理可以满足需求，建议使用Spark Streaming，比如广告、报表、推荐系统等业务。 要求消息投递语义为Exactly Once的场景，数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景，需要进行状态管理或窗口统计的场景，建议使用Flink。比如实时告警、销售大屏业务。

（3）要逐步掌握快速学习的能力、解决问题的能力、高效沟通交流的能力。

（4）要擅于使用百度、StackOverFlow和Google解决学习和工作过程中遇到的问题。

（5）视频课程推荐（100块以内搞定，添加底部二维码获取）

坦率说，以上大数据必备技能的内容在网上可以白嫖，一分钱不用花。但还有60%内容是嫖不到的。硬要去找的话，要么深度不够，要么实战性很鸡肋，甚至根本没有。比如：

FlinkSQL网上几乎找到不‬带项目的系统‬视频的；实时仓数‬项目，Flink技术栈先进，有实际业场务‬景的项目，新制录‬的；200+页大数据面及试‬参考答案，出本书没都‬问题，单份这‬资料己自‬取去搜集，时间+答案整理3000也下不来。

6、大数据持续学习资源推荐

Apache 官网（http://apache.org/）
Stackoverflow官网（https://stackoverflow.com/）
Github官网(https://github.com/)
Cloudra官网(https://www.cloudera.com/)
Databrick官网(https://databricks.com/)

7、大数据实战项目案例（100块以内搞定，添加底部二维码获取）

（1）Spark Streaming广告点击实时分析项目

（2）Flink Streaming新闻热搜实时分析项目

（3）Hadoop互联网金融离线分析项目

（4）Flink Streaming互联网直播实时分析项目

（5）Hadoop智慧社区离线数仓项目

（6）Flink智慧社区实时数仓项目

（7）FlinkSQL日志审计实时分析项目

（8）ELK海量日志运维项目

8、推荐课程权益
01 永久免费学习，无2次收费
郑重承诺：如果哪天这课因为太便宜没利润做不下去，下架前我们也会把所有视频打包后通过网盘发给你！

02 赠送1年答疑服务
坦率的说：课程价格太低，此优惠仅限前100名报名学员，我们希望你坚持学习，尽可能给些建议帮助我们优化升级课程

03 提供面试指导与简历修改服务
提前说好：课程价格太低，此服务仅限半年内学完课程，并认真完成2个以上实战项目的同学

04 赠送大数据面试题与答案（共200+页，珍贵得很！匆外传！）
提醒注意：报名7天后私信找客服人员领取。

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