A. 大数据具体是学习什么内容呢主要框架是什么
首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易学习的，难易程度：python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么，因为会了Python 还是要学习java的，你学会了java，再来学习python会很简单的，一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习，但是不推荐，因为java用的人最多，大数据的第一个框架Hadoop，底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言，大数据的第一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架，底层语言全是Java写的，所以推荐首选学习java
大数据开发学习路线：
第一阶段：Hadoop生态架构技术
1、语言基础
Java：多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。
Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。
2、环境准备
这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。
VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。
3、MapRece
MapRece分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。
6、Hive
Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql。
7、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。
9、SparkHive
Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。
10、Storm
Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一个Nosql数据库，是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。
13、Kafka
kafka是一个消息中间件，作为一个中间缓冲层。
14、Flume
Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据，一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
第二阶段：数据挖掘算法
1、中文分词
开源分词库的离线和在线应用
2、自然语言处理
文本相关性算法
3、推荐算法
基于CB、CF，归一法，Mahout应用。
4、分类算法
NB、SVM
5、回归算法
LR、DecisionTree
6、聚类算法
层次聚类、Kmeans
7、神经网络与深度学习
NN、Tensorflow
以上就是学习Hadoop开发的一个详细路线，如果需要了解具体框架的开发技术，可咨询加米谷大数据老师，详细了解。
学习大数据开发需要掌握哪些技术呢？
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
大数据分析—AI（人工智能）Data
Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
以上的回答希望对你有所帮助
B. Java和大数据有什么关系,发展前景怎么样
一、 Java和大数据有什么关系？
大数据开发需要编程语言基础，Java是世界上应用最广泛的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征，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。
Java具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言，当下Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，Java是大数据技术的主要支持言语，当下学大数据技术之前都会先学Java语言。
二、为什么要学习Java大数据技术？
学习Java的原因如下：
1、从各行业软件开发技术的生态圈来看：
(1)Java已经形成一种文化，有企业成熟的解决方案
(2)开源社区发展的强大，而Java在开源社设区占重要地位
(3)主流大数据框架hadoop、spark、HBase等离不开Java平台
2、从Java本身特性来看
(1)面向对象、跨平台，可以运行在Linux、Windows、Unix等系统上
(2)Java虚拟机发展非常成熟，在内存回收、并发处理、作为大数据和云计算平台等应用上有着不可替代的作用
3、在企业级的开发环境里，安全、稳定是硬道理，这方面Java有着不可替代的作用;另外还有其它很多优秀特性如多线程、分布式、函数式编程等。
学习大数据的原因：
(1)国家将发展大数据放在了战略地位，大数据前景无限;
(2)分布式存储和分布式计算框架hadoop、内存计算框架spark发展很成熟并在企业广泛部署;
(3)面向对象设计思想已经发展很成熟，自底向上的设计思想函数式编程发展的也十分成熟，海量数据并发处理技术也发展很成熟，非结构化数据的处理发展也很成熟等等，并且在企业广泛部署的主流框架大数据hadoop、spark上得到体现;
(4)海量数据的智能分析已被广泛应用，例如：推荐系统、金融风险预测、天气预报等等;
(5)人工智能的核心学科—机器学习，其中的深度学习算法已经具备处理“海量数据训练集”的条件、硬件的海量图形处理或者海量图片处理已经具备处理条件，如GPU、TPU，甚至现在已经研发出专门的AI芯片。
根据行业预测，2021年行业在Java大数工作岗位需求将激增，其中Java大数据工程师的缺口在14万到19万人之间，Java大数据工程师实习月薪一般在8000元左右。学Java大数据，前途跟钱途兼具。
C. java开发和大数据开发的区别在哪儿
其实没啥区别，都是业务应用开发的工程师，普通的程序员，日常的工作都是调内包和调参，要说区别的话，容那么这个开发工程师通常是在spring框架之下活动，大数据应用开发工程师通常是在hadoop框架之下活动吧。
D. Java和大数据有什么关系
一：两者关系
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，
他两不是一个同类，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所以就出现了市场上很多外行所说的“Java大数据”。
二：发展：
java属于语言，编程语言的发展未来说不准，至少现在java编程还是不错的前景，大数据大部分框架都有java的支持或者底层是java写的；
大数据的发展，概念可以理解为社会进步数据的巨量增加带来的价值性利用，成为大数据的一个方向。就像AI建立在大数据的数据量的基础上，未来会一直往技术前进的方向发展。
Java作为一种语言，它的存在已经有很多年了，而大数据作为一个新的概念他的出现是由于信息时代信息量的爆炸增长带来的，海量的数据等待我们去处理，海量的信息需要我们去鉴别，而这些处理和鉴别的方式可以用hadoop，用java去实现这一系列的鉴别处理工具，也就是用java语言去实现这些大数据算法的过程。
三：总结：
java目前算是主流，可以多学几门语言，技多不压身，百利而无一害对于开发；
大数据的这个方向，不会消失，只会随着技术的发展更加智慧性，要研究好大数据严格意义上来说是和java语言没有关系的，需要的是我们具备算法知识。当然，最主要的是我们有大数据，毕竟大数据时代最值钱的是数据，这也是为什么各大社交媒体，各大购物网站，甚至任意的app都需要用户您提交个人用户信息数据的原因。
E. java 大数据怎么做
Java是编程语言；
大数据是一个概念，包含的技术较多，比如Hadoop、Spark、Storm等；
学习大数据先要学习Java，Java是基础，而大数据比较核心的两个课程是HADOOP、SPARK。
F. 大数据跟Java的区别是什么
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。JAVA是一种编程语言。大数据可以用JAVA实现。下面是具体介绍。
大数据是一个概念包含几个方面的内涵
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性:不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。