粤嵌Java大数据三大技术方向指哪些

java开发的三大方向1、Java互联网方向Java在互联网方向的应用非常多，当然这也有更多的细分。

目前采纳Java开发互联网网站及应用的IT企业越来越多，这也增加了Java开发工程师的必须求。

2011年一线城市java网站开发工程师的待遇有较大涨幅，1年经验的可轻松达到4000-5000,2-3年工作经验的可达到6000-9000,更有突破1万的。

2、Android开发据IDC估计，2015年Android市场份额将达到45.4%,成为全球最大的智能手机操作系统。

最近两年，安卓培训一路走红。

目前，Android开发工程师已成为3G行业最炙手可热的岗位之一，初入行平均薪水4000元左右，有1年工作经验者月薪6000-8000元左右，2-3年工作经验的月薪可轻松破万。

3、Java客户端方向目前Java在许多行业的客户端方面的应用非常多，比如OA、邮箱、投票、金融、考试、物流、医疗、矿山等信息方面的系统。

Java开发者在这方面的必须求也非常大，待遇也相当不错，工资水平可能和JAVA互联网方向的差不多，但福利和前途则非常好，应为这类工作基本上是政府事业单位及大型企业提供的。

2怎么学习java系统的学习Java编程的基础如果真的想成为Java程序员，那么学习Java时就不要东一片、西一片的学习，要全面的、系统的学习Java编程基础，包括AWT、Swing这些不是常常用到的内容也要学习，深入的理解面向对象(Object-Oriented)的编程思想，掌握封装(Encapsulation)、继承(Inheritance)、多态(Polymorphism)三大特性，把面向对象的思想运用到实际的代码编写中。

掌握常用的API用法每一门成熟的编程语言都会向用户提供丰富的应用编程接口(Application programming Interface)，也就是通常所说的API，熟练掌握这些API，无疑会极大的提升我们编码的效率，但是Java 提供的API实在是太多了点，全部掌握很难实现，而且也没有必要，我们只要熟练掌握常用的API就好，不常用的API用到的时候，再在API文档中查找用法即可。

粤嵌Java程序员需要懂得的这四点内容Java语言作为一门发行多年的成熟的编程语言，对于Java程序员来说，它是典型的“入门容易、精通难”。

其需要了解的内容有很多，不过粤嵌Java培训总结起来就是以下这四点——语法、命令、工具以及API。

1、语法：Java程序员必须比较熟悉语法，在写代码的时候IDE的编辑器对某一行报错应该能够根据报错信息知道是什么样的语法错误并且知道任何修正。

2、命令：必须熟悉JDK带的一些常用命令及其常用选项，命令至少需要熟悉：appletviewer、HtmlConverter、jar、java、javac、javadoc、javap、javaw、native2ascii、serialver，粤嵌java培训机构提醒：如果这些命令你没有全部使用过，那么你对java实际上还很不了解。

3、工具：必须至少熟练使用一种IDE的开发工具，例如Eclipse、Netbeans、JBuilder、Jdeveloper、IDEA、JCreator或者Workshop，包括进行工程管理、常用选项的设置、插件的安装配置以及进行调试。

没有工具，在实际应用中就如同没有厨具的厨师，即使再有才，也架不住“巧妇难为无米之炊”。

4、API：Java的核心API是非常庞大的，粤嵌教育建议Java程序员也最好能够熟悉。

世界在不断的发生变化，知识日新月异，随着互联网的发展，很多企业随着业务发展要求服务器程序更稳定，更可靠。

对于在职的Java开发人员来讲，不断的努力吸收新的知识，跟上互联网进步的节奏是很重要的，否则当你所掌握的技术慢慢跟不上时代以及企业的需求，啃老本只能维持一时，而无法上升、甚至
还有可能被淘汰。

大数据火在哪里？粤嵌Java带你感受大数据的魅力虽说大数据很火，但很多人不理解大数据火在哪？今天粤嵌就从大家熟知的领域带你了解下大数据的魅力。

1、摩拜单车：就是通过物联网终端，时时刻刻传数据，传数据上去再卖钱，存的押金做金融。

2、物品推荐：电影网站、音乐网站、电影网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析，根据你的兴趣推荐给你相应的物品，比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。

3、金融：银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力，用来降低提供给用户贷款风险，减少还账率。

4、信用：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度，比如你的人际关系、学历、车等等元素来评估你的信用值，给信用值高的人提供更好的服务，比如信用度高住酒店不用交押金。

5、智慧城市：这个现在比较有代表性的功能就是可以根据人流控制路灯的亮度，可以达到省电的效果。

通过车流控制红绿灯的变化，减少道路拥堵。

正是有了大数据处理技术的应用才使以上这些方面有了更好的发展，如果没有大数据处理技术的出现那可能就会因为数据太多处理不过来或者根本无法处理。

那自然就会导致一些业务的发展落后或者根本无法进行的。

当然未来大数据的应用场景将会越来越多，比如物联网、人工智能等等。

因为你对某个人或事物接触时间长了，知道了对方足够多的信息，促进了你对事物的认知，从而就能更了解这个事物并预测到它下一步动作。

大数据处理技术也就是这么个过程，他的过程可以分为收集，处理，分析识别、预测这四个步骤。

其实就是模拟人类对事物认知这个过程并把这个过程程序化、海量化。

要掌握大数据至少要掌握一种编程语言，例如Java，Python等，如果你也想从事大数据，就来粤嵌接受专业的Java培训或者其他语言的培训。

粤嵌教育介绍一些常用大数据技术抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。

具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。

这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。

1.HadoopHadoop无疑是当前很知名的大数据技术了。

2003年到2004年间，Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。

当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文，开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架，这就是Hadoop 当初的版本。

后来Cutting被Yahoo雇佣，得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。

简单描述Hadoop原理：数据分布式存储，运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map)，再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce)，生成结果。

相对于动辄TB级别的数据，计算程序一般在KB – MB的量级，这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间，并使得运算过程可以充分并行化。

在其诞生后的近10年里，Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。

2.StormHadoop虽好，却有其“死穴”.其一：它的运算模式是批处理。

这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。

因此，Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm。

不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)，Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理，随时得出增量结果。

3.SparkHadoop的另一个致命弱点是：它的所有中间结果都需要进行硬盘存储，I/O 消耗巨大，这就使得它很不适合多次迭代的运算。

大数据时代所需的三大技术在大数据时代，随着各行各业数据量的急剧增长，如何高效地管理、分析和应用这些海量数据成为了当前亟待解决的问题。

为了满足这一需求，大数据时代所需的三大技术应运而生。

本文将从数据存储技术、数据处理技术和数据安全技术三个方面进行探讨。

一、数据存储技术在大数据时代，数据存储是首要的问题。

传统的关系型数据库已经无法满足大规模数据的存储需求，因此出现了各种新型的数据存储技术，如分布式文件系统和NoSQL数据库。

分布式文件系统将数据分布到多个节点上，实现了数据的高可靠性和可扩展性。

NoSQL数据库采用非关系型的存储方式，具有高性能和高扩展性的优势。

此外，还有基于云计算的对象存储技术和列存储技术等新兴的数据存储技术，都为大数据时代的数据存储提供了多种选择。

二、数据处理技术大数据要发挥作用，还需要进行有效的数据处理。

传统的数据处理方式已经无法适应大数据的复杂性和高速性，因此需要引入新的数据处理技术。

其中，最重要的一项技术是分布式计算技术。

分布式计算将任务分解为多个子任务，并将其分配给多个计算节点进行处理，从而实现了任务的并行处理和加速。

常见的分布式计算框架有Hadoop和Spark等。

此外，还有基于图计算的技术用于处理复杂的图结构数据，实现图分析和挖掘。

三、数据安全技术随着大数据的广泛应用，数据安全问题越来越被重视。

在大数据时代，数据安全技术是保障数据安全的关键。

首先，数据加密技术能够将敏感数据进行加密，保护数据的隐私性。

其次，访问控制技术在数据使用和共享过程中起到了重要作用，能够限制和控制不同用户对数据的访问权限。

此外，还有数据脱敏技术用于隐藏敏感信息，数据备份和灾备技术用于保障数据的可靠性和可用性。

综上所述，大数据时代所需的三大技术包括数据存储技术、数据处理技术和数据安全技术。

这些技术的应用使得我们能够更好地管理和应用海量的数据资源，在大数据时代中不断探索和创新。

随着技术的不断进步和发展，相信大数据技术将为各个行业带来更多的机遇和挑战，推动社会进步与发展。

粤嵌教育：Java大数据工程师的职责是什么？Java大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业。

自从Java大数据逐渐进入大众的视野，受到很多人的关注，主要是因为Java大数据工资高，前景好。

粤嵌从职场角度为我们解读Java 大数据工程师都做什么?如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么Java大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。

第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。

最后是应用，把数据可视化等。

”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。

通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

1、找出过去事件的特征Java大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。

比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。

找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。

通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。

2、预测未来可能发生的事情通过引入关键因素，Java大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。

“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。

那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。

”薛贵荣说。

3、找出最优化的结果根据不同企业的业务性质，Java大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

作为电商的阿里巴巴，则希望通过Java大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。

总之，Java大数据的作用远比你想象的强大，在未来这个岗位只会越来越吃香，想学Java大数据，就赶紧来粤嵌Java开发培训吧。

粤嵌内部Java学习视频之面向对象相关内容Java是一门面向对象的编程语言，准确理解Java面向对象才能更好掌握JAVA的编程思想和方法。

面向对象是人们刚开始接触Java就需要掌握的知识点，可以说是非常重要。

小编整理了粤嵌内部Java视频中有关面向对象的内容，帮助大家对这个知识点有个大概的印象。

面向对象是以对象为单位，通过调度组合不同的对象来完成某一个事情。

是一种编程思想，是一种思考问题的思维方式。

建立面向对象的思维方式需先整体再到局部，即先抽象到具体。

而掌握面向对象，还要了解其三大特性——封装性、继承性以及多态性：1、面向对象的封装性封装性是面向对象思想的三大思想之一，封装就是隐藏实现细节，近对外提供访问接口。

封装有：属性的封装，类的封装，组件的封装，模块化的封装，系统级封装。

Java继承是使用已存在的类的定义作为基础建立新类的技术，新类的定义可以增加新的数据或新的功能，也可以用父类的功能，但不能选择性地继承父类。

这种技术使得复用以前的代码非常容易，能够大大缩短开发周期，降低开发费用。

2、面向对象的继承性Java继承是面向对象的很显著的一个特征。

继承是从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。

JAVA不支持多继承，单继承使JAVA的继承关系很简单，一个类只能有一个父类，易于管理程序，父类是子类的一般化，子类是父类的特化(具体化)。

继承概念的实现方式有三类：实现继承、接口继承和可视继承。

实现继承是指使用基类的属性和方法而无需额外编码的能力，接口继承是指仅使用属性和方法的名称、但是子类必须提供实现的能力;可视继承是指子窗体(类)使用基窗体(类)的外观和实现代码的能力。

3、面向对象的多态性多态性(polymorphisn)是允许你将父对象设置成为和一个或更多的他的子对象相等的技术，赋值之后，父对象就可以根据当前赋值给它的子对象的特性以不同的方式运作。

简单的说，就是一句话：允许将子类类型的指针赋值给父类类型的指针。

Java的未来探索技术趋势和发展方向随着科技的不断发展和创新，Java作为一种广泛应用于软件开发领域的编程语言，一直在持续发展和演进。

本文将探索Java的未来发展趋势和技术方向。

一、云计算和大数据云计算和大数据已经成为当今IT行业的两大热门话题。

Java作为一门可移植性强、性能良好的语言，将在云计算和大数据领域发挥重要作用。

随着云计算的普及和大数据的规模不断扩大，Java将继续提供强大的处理能力、高效的资源管理和可靠的并发控制。

二、物联网物联网是一个快速发展的领域，它将各种智能设备连接起来，形成一个智能化的网络。

Java作为一种跨平台的编程语言，在物联网应用中起到了重要的作用。

未来，Java将继续发展物联网相关的技术，为开发智能设备和应用程序提供更好的支持。

三、移动开发移动设备的快速普及和移动应用的爆炸式增长，使得移动开发成为了一个重要的领域。

Java作为一种可移植性强的语言，已经成为Android开发的主要选择。

未来，随着移动技术的进一步演进和需求的增长，Java将继续拓展在移动开发领域的应用和功能。

四、人工智能和机器学习人工智能和机器学习是当前热门的技术领域，也是未来的发展方向。

Java在这个领域也有着广泛的应用，特别是在自然语言处理、数据挖掘和图像处理等方面。

未来，Java将继续提供更多的机器学习和人工智能相关的库和框架，以支持更复杂和智能的应用。

五、区块链技术区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术，已经在金融和其他行业中得到了广泛的应用。

Java作为一种可靠且安全的编程语言，将成为开发区块链应用的重要选择。

未来，Java将继续提供更多的区块链相关的库和框架，以满足不断增长的区块链应用需求。

六、增强现实和虚拟现实随着增强现实和虚拟现实技术的快速发展，Java将在这两个领域发挥重要作用。

Java已经提供了一些用于开发增强现实和虚拟现实应用的工具和库。

未来，Java将继续加强其在增强现实和虚拟现实领域的支持，为开发人员提供更丰富和强大的功能。

粤嵌教育给Java初学者的学习路线对于尚未做过Java工作的同学，包括一些在校生以及刚准备转行Java的同学，粤嵌教育找来资深的程序员为大家指引Java学习路线：一、Java基础首先去找一个Java的基础教程学一下。

学习Java基础的时候，应该尽量多动手，很多时候，你想当然的事情，等你写出来运行一下，你就会发现不是这么回事儿，不信你就试试。

学完以上内容以后，你应该对Java有一个基本的了解了，你可以用Java语言写出一些简单的程序，并且你用的是最简单的编辑器，比如记事本。

这个时候，不要急于进入下一部分，留下几天好好写一些程序，尽可能熟悉这些基础内容。

二、Web开发等你写上几天程序以后，你往往会比较迷茫，因为你写的东西似乎看起来毫无用处，比如实现一个简单的计算器，读取一个文件等。

这个时候你就应该去学着写一些让你觉得有意思的东西了，所以你应该学习更多的知识。

这些内容主要是Web开发相关的内容，包括HTML/CSS/JS（前端页面）、Servlet/JSP（J2EE）以及Mysql（数据库）相关的知识。

它们的学习顺序应该是从前到后，因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS（前端页面），这部分内容你可以去网站上找。

你可以试着自己写一些页面，当然，你可以尽你最大的努力让它变得最漂亮。

这部分内容对于后端Java来说，理论上不是特别重要，但至少要达到可以自己写出一些简单页面的水平。

接下来，你需要学习的是Servlet/JSP（J2EE）部分，这部分是Java后端开发必须非常精通的部分，因此这部分是这三部分中最需要花精力的，而且这个时候，你要学会使用开发工具，而不能再使用记事本了，可以选择eclipse。

当你下载安装好eclipse以后，请视频中的教程一步一步去学习，一定要多动手。

最后一步，你需要学会使用数据库，mysql是个不错的入门选择，而且Java 领域里主流的关系型数据库就是mysql。

这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候，就会接触到的，其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。

粤嵌Java教育盘点最受欢迎的十个开源大数据技术大数据、数据科学、人工智能......这些词近年来委实很火，天天听到这些词儿，处处看到这些字儿，无论是企业还是个人，似乎不跟这些词搭上点关系，自己就被这个时代淘汰了一样。

大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。

每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。

幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，粤嵌java开发教育下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。

1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。

2.Spark——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。

拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持简单。

Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

3.NiFi——Apache NiFi是由美国国家安全局(NSA)贡献给Apache基金会的开源项目，其设计目标是自动化系统间的数据流。

基于其工作流式的编程理念，NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。

两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。

堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。

4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。

它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

随着最新版本的发布，性能和功能都得到了全面提升，Hive已成为SQL在大数据上的最佳解决方案。

5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。

它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

从Spark到NiFi再到第三方插件工具以至于Java到Scala，它都提供了强大的粘合作用。

大数据就业方向
大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位？
1.Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等
2.数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3.大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科
对应岗位：大数据运维工程师
精通任何方向之一者，均会“前（钱）”途无量。

三个方向中，大数据开发是基础。

以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8K 以上，工作1年月薪可达到1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

Java的未来趋势和发展方向Java作为一种广泛应用于软件开发的编程语言，在过去的几十年里取得了巨大的成功。

然而，技术在不断进步，软件开发领域也在不断演变。

那么，Java的未来趋势和发展方向又是什么呢？1. 云计算和大数据应用云计算和大数据是当前热门的技术领域，也是未来的趋势。

Java作为一种跨平台的语言，具有广泛的应用领域，特别适合在云计算和大数据应用中使用。

Java的未来将更加注重云平台的支持和数据处理能力的提升，开发更高效、安全和可扩展的云计算和大数据应用。

2. 移动应用开发随着移动设备的普及，移动应用开发也成为了热门的领域。

虽然现在有很多其他的移动开发平台，但Java在这个领域也有着巨大的优势。

未来，Java将继续在移动应用开发中发挥作用，并提供更强大的工具和框架来满足开发者的需求。

3. 人工智能和机器学习人工智能和机器学习是另一个炙手可热的领域，许多公司都在致力于开发智能化的系统和应用。

Java作为一种成熟且稳定的语言，已经在人工智能和机器学习领域得到了广泛的应用。

未来，Java将进一步加强在这个领域的支持，提供更多便利的工具和库，帮助开发者构建更强大的智能化应用。

4. 容器化和微服务架构容器化和微服务架构是现代软件开发的热门趋势，可以使应用更加易于部署、扩展和管理。

Java的未来将更加注重容器化技术的支持，提供更好的集成和支持，使得开发者能够更方便地构建和管理微服务架构的应用。

5. 物联网应用物联网是另一个有着巨大潜力的领域，连接设备和传感器的需求越来越多。

Java作为一种面向对象的语言，提供了丰富的类库和工具，可以方便地开发物联网应用。

未来，Java将更加注重物联网领域的支持，并提供更专业的解决方案，满足不断涌现的物联网应用需求。

6. 安全性和性能的提升随着网络环境的日益复杂和恶意攻击的增加，安全性成为了软件开发中不可忽视的问题。

Java的未来趋势之一就是加强对安全性的支持，提供更多的安全功能和机制，保护用户的数据和系统的安全。

从事“大数据”工作的三大方向十大职位随着大数据的趋势引起的越来越多的重视，各大企业对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫。

这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业发展机遇。

目前，大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。

产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。

在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。

对于想从事大数据工作的求职者来说，如何根据自身条件进行职位选择？下面介绍十种与“大数据”相关的热门职位：一、ETL研发随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。

ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。

ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。

随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop 及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。

学习大数据能干什么？粤嵌教育来探讨大数据时代的来临，让越来越多企业意识到大数据的重要性，对于大数据方面的专业人才更是给予优待。

国内大数据人才的缺乏，也导致大数据相关岗位薪资不断增高。

但是外行人对大数据的了解仅停留在这个词上面，而没有真正意识到我们已经处于数据的时代。

首先必须搞清楚的，大数据有三个发展方向，从平台搭建、优化、运维、监控，到大数据开发、设计、架构以及数据分析、挖掘。

但是，大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都需要大数据人才进行大数据的处理。

所以，以下这些岗位都适合学习大数据的人从事：1、数据分析师数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、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。

在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

2、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。

从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比较多。

有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

所以，学好大数据，当一个专业的大数据工作者，需要懂得的知识是全面性的，甚至懂得各种编程语言，尤其以Java和Python为主，如果你对大数据有兴趣，不妨先从编程语言学起，来粤嵌进行专门的Java培训或者Python培训，从你从零基础的小白，到精通各种语言的编程大师。

专家解读嵌入式应用三大发展方向文章分类:综合技术作者：肖舸嵌入式系统，我理解的应用方向，大概有以下几种，可能不全，欢迎大家补充。

1、手持终端应用这应该类似于掌上游戏系统，手机类应用，主要以图形UI为主，同时兼顾网络通信，因为手持终端，以后很可能是云计算的终端，作为一个大型系统（网游，管理，ERP，EIP等）的终端存在。

这部分的开发，我个人的理解应该向Windows的开发理念靠拢，不管是用WinCE，还是S60，Palm，或者google的操作系统，Linux 等，其实都是开发图形化UI应用，那么，计算机图形学，应该学习一点，开发游戏的知识，应该有一点，网络通信和数据传输，应该比较熟练。

嗯，还应该有html，js相关的知识，很多终端程序，很可能是BS应用，以浏览器运行。

做这类应用，我的理解，要有一定的创意，好比游戏，技术不重要，关键是好玩，能吸引人，这就是创意，可能学一点广告相关的知识，摸摸3DS什么的，也有一定帮助，要有一定美工基础，不说自己画，起码要能提出一点意见，自己要有美感。

建议学点摄影知识，我现在玩摄影，其实就是想理解美术相关的一点东东。

2、工业控制应用这其实是比较简单的嵌入式应用，也是最传统的应用。

工业控制，以数字控制中心，实现大型工业设备的动作控制。

51系列单片机是代表，不过，近年来，arm也有后来居上的感觉。

搞这类的应用，最好对系统底层，打口读口，IO量，模拟量，驱动程序开发要很熟悉，虽然是软件开发，但是，已经和语言没多大关系，以C语言居多，兼顾汇编语言。

即使是软件工程师，建议学习数字电路和模拟电路两门硬件知识，能很大帮助以后的工作。

不过，工业界也有很多成熟的产品了，西门子的WinCC，国内的组态王，都是很好的组态软件。

其中，组态王在神舟系列飞船上使用，实在是彪悍啊，国货也有精品，呵呵。

走这个方向，很可能以后不编程序，更多的是做梯形图，主要研究控制逻辑，时序分析，这和程序已经有点远了。

粤嵌课程 Java开发者需要了解这几个编程语言移动运用开发工作在以前的五年里成倍增长，Java基础改变了全球企业功用。

根据不同业务战略来创建本地、混合、跨途径的运用程序，就要选择适宜的编程言语。

下面这几种常见的编程语言/标准，你懂得多少？JavaJava编程言语是在Android运用程序开发时最首选的言语之一。

Sun Microsystems（现在归于甲骨文）开发的面向对象的编程言语，以两种不同的方法工作，可以在浏览器窗口或在不带浏览器的虚拟机。

这种灵活性在重用代码和更新软件时往往含义深刻，尽管你正在考虑iOS 开发时Java没有多大作用，但面临跨途径移动运用程序即跨途径app时它必定在你的选择之列。

HTML5如果你想为移动设备建立一个Web运用，HTML5就是。

尽管它使各种数据类型简略的插入，占不同的屏幕标准，合理化输入参数，甚至拉平浏览器竞赛程度；HTML5的问题是，它仍然是一个建议的标准。

现在由许多不同的浏览器以许多不同的方法在支撑，从本钱效益的角度动身的HTML5有着在其时版别HTML上建立的优势——使学习曲线比一个全新的言语更浅。

Objective-CiOS应用程序的主要编程语言就是Objective-C，它是由苹果亲选以构建可弹性的运用程序。

作为C言语的超集，它有许多功用，准确处理图形、I / O和闪现功用。

此外，作为苹果开发结构的一部分，Objective-C融入到一切的iOS 和MacOS结构。

SwiftSwift主要考虑其为苹果最新的API、Cocoa和Cocoa Touch编写代码的流行程度。

即使它是一个为结合Objective-C编写的言语，Cupertino公司显着用它让iOS开发者转向Swift结束编程。

Objective-C旨在消除许多安全漏洞，移动运用开发者是时分转向Swift了，许多企业在开发先进的移动运用程序时想要雇佣Swift开发者。

C++为Android和Windows开发移动运用程序时，这是最适宜和健康的编程言语，首要用于初级编程，它仍是移动运用程序开发者的途径首选言语。

Java的未来新技术和趋势展望Java作为一种广泛应用于各个领域的编程语言，一直以来都在不断发展和创新。

随着技术的不断进步，Java也在不断地发展出新的技术和趋势。

本文将展望Java的未来新技术和趋势，并对其影响和发展方向进行探讨。

一、云计算和大数据云计算和大数据是当前科技领域的热门话题，而Java作为一种跨平台的编程语言，具备良好的可移植性和并发性，在云计算和大数据领域有着广泛的应用。

未来的Java技术发展将更加注重在云计算和大数据方面的支持和优化，为开发人员提供更高效、更稳定的工具和框架，使其能够更好地应对日益增长的数据处理需求。

二、人工智能和机器学习人工智能和机器学习是当前科技领域的热门趋势，而Java在这一领域也展现出了强大的潜力。

未来的Java技术将更加注重在人工智能和机器学习方面的研发和应用。

通过Java语言的灵活性和强大的库支持，开发人员可以更方便地进行人工智能和机器学习算法的开发和实现。

三、物联网和嵌入式系统物联网和嵌入式系统是当前科技领域的重要发展方向，而Java也在这一领域展现出了广泛的应用潜力。

未来的Java技术将更加注重在物联网和嵌入式系统方面的优化和支持，为开发人员提供更多的工具和框架，使其能够更便捷地开发物联网和嵌入式系统应用。

四、容器化和微服务容器化和微服务是当前软件开发领域的重要趋势，而Java作为一种可移植性强、可扩展性好的编程语言，具备很好的适应性。

未来的Java技术将更加注重在容器化和微服务方面的优化和支持，为开发人员提供更便捷、高效的容器化和微服务开发工具和框架，使其能够更好地满足不断变化的软件需求。

五、区块链技术区块链技术作为一种分布式账本技术，在金融、物流、供应链等领域具有重要的应用前景。

Java作为一种可靠、稳定的编程语言，将在区块链技术的发展中发挥重要作用。

未来的Java技术将更加注重在区块链领域的研发和应用，为开发人员提供更好的工具和框架，使其能够更方便地进行区块链应用的开发和部署。

粤嵌：我们为什么要学习JAVA大数据？大数据作为一个全新互联网的产业，仍然处于快速发展的初期，在这个快速发展的领域，每时每刻都在产生新的事物。

从整体发展角度评价，大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势，它已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点。

总而言之，大数据已经成为了企业竞争的核心力量，而Java是企业大数据技术的主要支撑语言，Hadoop本身就是用Java编写的，所以Java 大数据的学习也逐渐成为主流。

我们为何要学习Java语言，尤其是大数据这一部分呢？粤嵌得从下面几个方面说起：1、得到了国家政策支持大数据对已经得到国家政策大力支持，同时也对营销、电子商务、可预测的飞机维护带来了重大的影响，学习Java已经是潮流所趋。

跟着国家的脚步走无疑是正确的考虑。

2、大数据的应用领域非常广泛大数据目前为止已经不仅仅是政府用来分析居民生活状态的工具了，现在它被广泛的应用于各个领域。

不管是教育、医疗，还是金融、娱乐领域，甚至还包括房地产、电影电视剧的制作等等，都用上了大数据。

大数据可以用来具体研究某一疾病的治疗，可以分析记录以提高运动员的体育成绩，可以分析金融交易，在多种行业中，大数据都可以用来分析顾客需求，优化业务流程，以此来提高企业业绩。

所以在学完大数据后，可供选择的岗位非常之多，就业领域大。

3、大数据人才缺口大国外著名职业人士社交网站LinkedIn曾对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析，并公布了最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能，其中统计分析和数据挖掘技能位列榜首。

大数据时代对数据人才的需求已经排在了首位。

但是为什么这么长时间大数据这方面的人才并不饱和，市场缺口还是会比较大，还是因为精通大数据的人才少。

物以稀为贵，如有志往大数据行业发展的人，前景还是很不错，当然前提还是得学好基础的Java语言，才能进一步深造。

近几年，大数据从“可有可无”的边缘迅速演变成“必须获取”的核心。

深度挖掘分析把数据变成可操作利用的情报，提供个性化推荐、精细化运营，帮助企业降低成本，增加利润，大数据的作用在逐渐显现。

Java是什么？Java可以做什么？学Java以后有前途吗？近年来，很多大学生开始考虑学习Java，但是很多人对于Java还是有很多疑虑。

Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是Java程序语言和Java平台的总称。

Java 自面世后就非常流行，发展迅速。

Java平台JavaME、JavaEE、JavaSE。

对于不同的平台，可以用Java语言编程不同的程序，开发适合不同平台的应用软件。

Java ME 为在移动设备和嵌入式设备，比如手机、PDA、电视机顶盒和打印机上运行的应用程序提供一个健壮且灵活的环境。

Java ME 包括灵活的用户界面、健壮的安全模型、许多内置的网络协议以及对可以动态下载的连网和离线应用程序的丰富支持。

并且，基于Java ME 规范的应用程序只需编写一次，就可以用于许多设备，而且可以利用每个设备的本机功能。

Java EE帮助开发和部署可移植、健壮、可伸缩且安全的服务器端 Java 应用程序。

Java EE 是在Java SE 的基础上构建的，它提供Web 服务、组件模型、管理和通信API，可以用来实现企业级的面向服务体系结构和Web 2.0 应用程序。

Java SE允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的Java应用程序。

Java SE 包含了支持Java Web 服务开发的类，并为Java EE提供基础。

学Java需要多久呢？许多优秀的Java开发工程师指出，只要你静下心来，踏踏实实的学习，四个月的时候，都是可以学会了，并能找到相关的工作，在实践中不断进行自我提升，成为Java开发高级工程师。

Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网。

在全球移动互联网产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景。

大数据时代学习就到粤嵌教育大数据在这几年委实很火，除了大数据也还包括数据科学、人工智能等这些词。

很多人到粤嵌咨询Java大数据开发的时候也提到：我很想学大数据，但我不知道怎么学？学习了大数据后能干吗？其实大数据是一个以数据流向为主的链条或管道，数据从何而来，又去往哪里，不仅是哲学上的一个问题，也可以在做数据工作的时候考虑这个问题。

数据平台：Data Platform，构建、维护稳定、安全的大数据平台，按需设计大数据架构，调研选型大数据技术产品、方案，实施部署上线。

对于大数据领域涉及到的大多数技术都要有所了解，并精通某一部分，具备分布式系统的知识背景；对应职位：大数据架构师，数据平台工程师；数据采集：Data Collecting，从Web/Sensor/RDBMS等渠道获取数据，为大数据平台提供数据来源，如Apache Nutch是开源的分布式数据采集组件，大家熟知的Python爬虫框架ScraPy等。

对应职位：爬虫工程师，数据采集工程师；数据仓库：Data Warehouse，有点类似于传统的数据仓库工作内容：设计数所仓库层级结构、ETL、进行数据建模，但基于的平台不一样，在大数据时代，数据仓库大多基于大数据技术实现，例如Hive就是基于Hadoop的数据仓库。

对应职位：ETL工程师，数据仓库工程师；数据处理：Data Processing，完成某些特定需求中的处理或数据清洗，在小团队中是结合在数据仓库中一起做的，以前做ETL或许是利用工具直接配置处理一些过滤项，写代码部分会比较少，如今在大数据平台上做数据处理可以利用更多的代码方式做更多样化的处理，所需技术有Hive、Hadoop、Spark等。

随便说下，千万不要小看数据处理，后续的数据分析、数据挖掘等工作都是基于数据处理的质量，可以说数据处理在整个流程中有特别重要的位置。

对应职位：Hadoop 工程师，Spark工程师；数据分析：Data Analysis，基于统计分析方法做数据分析：例如回归分析、方差分析等；大数据分析例如Ad-Hoc交互式分析，SQL on Hadoop的技术有：Hive、Impala、Presto、Spark SQL，支持OLAP的技术有：Kylin；对应职位：数据分析师；数据挖掘：Data Mining，是一个比较宽泛的概念，可以直接理解为从大量数据中发现有用的信息。