经常有人问，我想学习开发，到底是学Java好还是学大数据好？或者是，学习大数据还有必要学Java吗？
      依我说，这个提问的标准答案是：两者都学。
      先来甩两张图。
      一张是腾讯的大数据开发工程师的JD，

还有一张是我随意找的某个猎头职位，

可以看到，无论是哪个职位，都要求了Java的开发经验，并且，腾讯的大数据职位明显要求了需要有Java后台开发三年经验。
      所以，我说一个武断点的结论：一个不会写Java程序的大数据工程师，不是一个好的老司机~~

1：Java与大数据的关系
      从事大数据工作，必须要掌握一门编程语言。我们所知道的，大数据开发中的一个重要工具Hadoop，就是使用Java开发的。当然，这并不是说只有Java才能做大数据，其它语言也能做。c#、scala、python，都可以，但是，学习Java的性价比更高。Java在当前环境中，一直稳坐编程语言头把交椅。
      还有一点要提的是，企业用人当中，做数据分析，都希望是有一定工作经验的人来做，比如上文腾讯的职位中就可以看到，它希望招聘一个具有3年后台开发经验的大数据工程师。那什么是后台开发语言，跟scala和python比起来，Java几乎是那个唯一可能做了3年开发的工程师会用的语言。
      同时，让我们反过来说，学了Java，我们可以去做大数据开发，但是，只学了python的大数据库开发，只能做这个。所以，想要做好大数据开发，就首先得熟练开发传统企业级或互联网平台。

2：“钱”途
      看看职友集的数据，
      Java工程师

大数据分析工程师，

可以看到30K以上的比率，大数据开发比Java工程师要高。
      但是我们也注意到一个问题，大数据的样本远远低于Java工程师。这一方面说明Java工程师的群体要大于大数据工程师，但从另外一方面来说，大数据工程师的供求比要低于Java工程师，所以现在入行，能快速进入到一个公司的核心。
      另一个值得注意的地方是，入行3-5年，大数据的薪水已经冲破25K，上探30K，但是Java工程师还停留在20K左右。所以，大数据的薪水上升将会更快。

3：行业趋势
      如果一个企业还停留在传统互联网开发阶段，未来的发展将会越来越窄。举个不好听的例子，现在一搜索就是“大数据杀熟”的例子，这个大数据杀熟，说白了，就是一个企业利用大数据分析，在原来的客户基数没有增大的基础上，增加利润点。企业失去利润增长点是很可怕的，当利用传统模式不可能再给自己体量增大的基础上，谁能用好大数据，谁就能走到最后。
      再从国家的层面上来讲，2015年,是中国“大数据开发”发展、落地之年。中国一线的云计算巨头，如阿里云、腾讯云等，在2015年数据中心的服务器数量纷纷超过50万台。在2016年，数据中心建设将进入高峰期，有云计算厂商的服务器数量将会突破100万台。
经*总理签批，2017年国务院、工业和信息化部发文《推动大数据产业发展》，系统部署“大数据”发展工作。党的十九大报告指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。

所以说，大数据的行业趋势当然没问题了。但是要看到，所谓趋势，就是未来大概率会火，但是目前体量并没有那么大。这一点，我们从职友集的样本中就可以看到，Java的样本有4万多，而大数据样本是800多一点。

4：零基础的你该怎么选择？
      从上面的阐述来看，聪明的你一定已经知道该怎么选择了。那就是立足Java，学好大数据，这样，就能在保证你目前吃饱（有海量offer）的基础上，有可能在不久的将来吃好（未来大数据职位可能井喷）。

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