A. 大數據具體是學習什麼內容呢主要框架是什麼
首先，學習大數據是需要有java，python和R語言的基礎。
1) Java學習到什麼樣的程度才可以學習大數據呢?
java需要學會javaSE即可。javaweb，javaee對於大數據用不到。學會了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易學習的，難易程度：python java Scala 。
python不是比java更直觀好理解么，因為會了Python 還是要學習java的，你學會了java，再來學習python會很簡單的，一周的時間就可以學會python。
3) R語言也可以學習，但是不推薦，因為java用的人最多，大數據的第一個框架Hadoop，底層全是Java寫的。就算學會了R還是看不懂hadoop。
java在大數據中的作用是構成大數據的語言，大數據的第一個框架Hadoop以及其他大數據技術框架，底層語言全是Java寫的，所以推薦首選學習java
大數據開發學習路線：
第一階段：Hadoop生態架構技術
1、語言基礎
Java：多理解和實踐在Java虛擬機的內存管理、以及多線程、線程池、設計模式、並行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系統安裝、基本命令、網路配置、Vim編輯器、進程管理、Shell腳本、虛擬機的菜單熟悉等等。
Python：基礎語法，數據結構，函數，條件判斷，循環等基礎知識。
2、環境准備
這里介紹在windows電腦搭建完全分布式，1主2從。
VMware虛擬機、Linux系統（Centos6.5）、Hadoop安裝包，這里准備好Hadoop完全分布式集群環境。
3、MapRece
MapRece分布式離線計算框架，是Hadoop核心編程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，適合大規模數據集上的應用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一個資源調度平台，主要負責給任務分配資源。
6、Hive
Hive是一個數據倉庫，所有的數據都是存儲在HDFS上的。使用Hive主要是寫Hql。
7、Spark
Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是實時處理框架，數據是一批一批的處理。
9、SparkHive
Spark作為Hive的計算引擎，將Hive的查詢作為Spark的任務提交到Spark集群上進行計算，可以提高Hive查詢的性能。
10、Storm
Storm是一個實時計算框架，Storm是對實時新增的每一條數據進行處理，是一條一條的處理，可以保證數據處理的時效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大數據框架的基礎，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一個Nosql資料庫，是高可靠、面向列的、可伸縮的、分布式的資料庫。
13、Kafka
kafka是一個消息中間件，作為一個中間緩沖層。
14、Flume
Flume常見的就是採集應用產生的日誌文件中的數據，一般有兩個流程。
一個是Flume採集數據存儲到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming進行實時處理。
另一個流程是Flume採集的數據存儲到HDFS上，為了後期使用hadoop或者spark進行離線處理。
第二階段：數據挖掘演算法
1、中文分詞
開源分詞庫的離線和在線應用
2、自然語言處理
文本相關性演算法
3、推薦演算法
基於CB、CF，歸一法，Mahout應用。
4、分類演算法
NB、SVM
5、回歸演算法
LR、DecisionTree
6、聚類演算法
層次聚類、Kmeans
7、神經網路與深度學習
NN、Tensorflow
以上就是學習Hadoop開發的一個詳細路線，如果需要了解具體框架的開發技術，可咨詢加米穀大數據老師，詳細了解。
學習大數據開發需要掌握哪些技術呢？
（1）Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2）HTML、CSS與Java
PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用
（3）JavaWeb和資料庫
資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架
分布式計算框架和Spark&Strom生態體系
（1）分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、大數據項目實戰數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
大數據分析—AI（人工智慧）Data
Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
以上的回答希望對你有所幫助
B. Java和大數據有什麼關系,發展前景怎麼樣
一、 Java和大數據有什麼關系？
大數據開發需要編程語言基礎，Java是世界上應用最廣泛的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵，同時還具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平台獨立與可移植性、多線程、動態性等特點。
Java具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言，當下Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java，Java是大數據技術的主要支持言語，當下學大數據技術之前都會先學Java語言。
二、為什麼要學習Java大數據技術？
學習Java的原因如下：
1、從各行業軟體開發技術的生態圈來看：
(1)Java已經形成一種文化，有企業成熟的解決方案
(2)開源社區發展的強大，而Java在開源社設區占重要地位
(3)主流大數據框架hadoop、spark、HBase等離不開Java平台
2、從Java本身特性來看
(1)面向對象、跨平台，可以運行在Linux、Windows、Unix等系統上
(2)Java虛擬機發展非常成熟，在內存回收、並發處理、作為大數據和雲計算平台等應用上有著不可替代的作用
3、在企業級的開發環境里，安全、穩定是硬道理，這方面Java有著不可替代的作用;另外還有其它很多優秀特性如多線程、分布式、函數式編程等。
學習大數據的原因：
(1)國家將發展大數據放在了戰略地位，大數據前景無限;
(2)分布式存儲和分布式計算框架hadoop、內存計算框架spark發展很成熟並在企業廣泛部署;
(3)面向對象設計思想已經發展很成熟，自底向上的設計思想函數式編程發展的也十分成熟，海量數據並發處理技術也發展很成熟，非結構化數據的處理發展也很成熟等等，並且在企業廣泛部署的主流框架大數據hadoop、spark上得到體現;
(4)海量數據的智能分析已被廣泛應用，例如：推薦系統、金融風險預測、天氣預報等等;
(5)人工智慧的核心學科—機器學習，其中的深度學習演算法已經具備處理「海量數據訓練集」的條件、硬體的海量圖形處理或者海量圖片處理已經具備處理條件，如GPU、TPU，甚至現在已經研發出專門的AI晶元。
根據行業預測，2021年行業在Java大數工作崗位需求將激增，其中Java大數據工程師的缺口在14萬到19萬人之間，Java大數據工程師實習月薪一般在8000元左右。學Java大數據，前途跟錢途兼具。
C. java開發和大數據開發的區別在哪兒
其實沒啥區別，都是業務應用開發的工程師，普通的程序員，日常的工作都是調內包和調參，要說區別的話，容那麼這個開發工程師通常是在spring框架之下活動，大數據應用開發工程師通常是在hadoop框架之下活動吧。
D. Java和大數據有什麼關系
一：兩者關系
java是計算機的一門編程語言；可以用來做很多工作，大數據開發屬於其中一種；大數據屬於互聯網方向，就像現在建立在大數據基礎上的AI方向一樣，
他兩不是一個同類，但是屬於包含和被包含的關系；
java可以用來做大數據工作，大數據開發或者應用不必要用java，可以Python，Scala，go語言等。
目前最火的大數據開發平台是Hadoop，而Hadoop則是採用java語言編寫。一方面由於hadoop的歷史原因，Hadoop的項目誕生於一個java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的優勢；基於這兩個方面的原因，所以Hadoop採用了Java語言。但是也因為Hadoop使用了java所以就出現了市場上很多外行所說的「Java大數據」。
二：發展：
java屬於語言，編程語言的發展未來說不準，至少現在java編程還是不錯的前景，大數據大部分框架都有java的支持或者底層是java寫的；
大數據的發展，概念可以理解為社會進步數據的巨量增加帶來的價值性利用，成為大數據的一個方向。就像AI建立在大數據的數據量的基礎上，未來會一直往技術前進的方向發展。
Java作為一種語言，它的存在已經有很多年了，而大數據作為一個新的概念他的出現是由於信息時代信息量的爆炸增長帶來的，海量的數據等待我們去處理，海量的信息需要我們去鑒別，而這些處理和鑒別的方式可以用hadoop，用java去實現這一系列的鑒別處理工具，也就是用java語言去實現這些大數據演算法的過程。
三：總結：
java目前算是主流，可以多學幾門語言，技多不壓身，百利而無一害對於開發；
大數據的這個方向，不會消失，只會隨著技術的發展更加智慧性，要研究好大數據嚴格意義上來說是和java語言沒有關系的，需要的是我們具備演算法知識。當然，最主要的是我們有大數據，畢竟大數據時代最值錢的是數據，這也是為什麼各大社交媒體，各大購物網站，甚至任意的app都需要用戶您提交個人用戶信息數據的原因。
E. java 大數據怎麼做
Java是編程語言；
大數據是一個概念，包含的技術較多，比如Hadoop、Spark、Storm等；
學習大數據先要學習Java，Java是基礎，而大數據比較核心的兩個課程是HADOOP、SPARK。
F. 大數據跟Java的區別是什麼
大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。JAVA是一種編程語言。大數據可以用JAVA實現。下面是具體介紹。
大數據是一個概念包含幾個方面的內涵
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性:不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。