本篇内容介绍了“Java在大数据行业很重要吗”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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根据行业权威机构展示到，近几年大数据行业行业在Java大数据或者数据工作者的岗位需求激增，其中Java大数据工程师的缺口也是非常大，而更令人意想不到的是对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到上百万!从目前的形势分析，大数据人才的主要聚居地在一线城市，但是大数据人才分布不均匀，主要是集中在互联网以及金融两大领域，导致制造业等产业转型升级过程中极度缺乏大数据人才。从整体看，数字中国建设，产业转型升级、企业上云用云，这些都对大数据人才产生巨大需求量且需求呈快速增长趋势，而人才培养的数量和速度难以满足现实需求，导致大数据人才缺口持续增大，预测到2025年全国大数据核心人才缺口达230万人。
如果要对大数据行业所需人才岗位进行细分，目前市面的岗位繁多，但总的来看分为两大类：一是大数据应用类，二是大数据系统类。在这两类职业选择中，从职业成长路径来看，大数据系统类的发展前景将会更好，而技术含量也会更高。当然这对人才的要求也便会更高。但是在大数据行业，如果你选择了技术难度高的作为你未来的职业规划，你将会发现，你收货的也会越来越多。除了高薪以外还有你的能力以及未来的人脉关系等等，这都会使你在发展道路上走得更加顺畅以及长远。
Java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。
Java不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
Java的跨平台应用能力，比C、C++更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。
但是Java语言也仅仅是大数据技术体系下的一个技术选型，Python、Scala、R、Go等编程语言也同样可以完成很多大数据的开发、分析和应用等任务。
当前大数据领域的岗位主要集中在开发、分析、运维三大领域，其中大数据开发对于Java语言的依赖程度相对比较高，所以如果要从事大数据开发岗，学习Java语言还是很有必要的，目前很多大数据开发团队都在使用Java语言，Java语言凭借完善的技术生态和较强的扩展性，得到了大量开发团队的认可。
最重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。也就是说，学大数据必须要有Java基础。
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