大数据就业前景、薪资水平等都使得越来越多的人投入到学习大数据的领域。相信很多人在搜集大数据学习资料时会发现一个共同点，那就是学习大数据之前要学习Java。

而关于学习哪些Java知识对于大数据有帮助相信很多求学者也很茫然，所以我们不妨来分析一下学习大数据为何先学java。

我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一，容易学而且很好用。Java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。

此外，如果你对Java有一定的了解，就更应该清楚Java是一个强类型编程语言，拥有极高的跨平台能力，还有就是Java的异常处理能够保证系统的稳定性，本文就从这三个方面来阐释一下学习Java对于学习大数据的帮助，以及学习大数据为何先学习Java。

第一、Java是一个强类型语言

它允许扩展编译时检查潜在类型不匹配问题的功能。Java要求显式的方法声明，它不支持C风格的隐式声明。这些严格的要求保证编译程序能捕捉调用错误，这就导致更可靠的程序。

可靠性方面最重要的增强之一是Java的存储模型。我们都知道大数据，最基础的就是数据的采集和存储，而Java的存储模型就为大数据的应用提供了。

第二、Java的异常处理使得系统更稳定

异常处理是Java中使得程序更稳健的另一个特征。异常是某种类似于错误的异常条件出现的信号。使用try/catch/finally语句，程序员可以找到出错的处理代码，这就简化了出错处理和恢复的任务。

大数据开发研究的毕竟数据，一个数据出错或许结果就会大不相同，所以有了Java的保驾护航，那么无论是在修改和恢复原来设置就会更加的简单，从而能够在一定程度上数据的准确性。

第三、Java拥有极高的跨平台能力

Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等与传统的编程语言，如C、C++相比，Java能够更加容易上手，而比之微软平台的开发语言，如VB、MFC等。则有着跨平台运行的能力，尽管Java没有能够完全实现最初的一次编程、随处运行的口号，但是Java相比於其它较早的编程语言，仍然拥有极高的跨平台能力。

第四、java对于大数据的基础性支持

学习大数据，Hadoop是必须要学习的，而Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java来实现的，例如Apache是基于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。而这在一定程度上就决定了学习Java开发对于学习大数据的助力作用。

在学习过程中，我们不难发现有些人的理解能力比较快，而有些人则比较慢，抛开天赋的影响我们不难发现，理解能力的高低与你接触事物的多少有着巨大的相关性。

试想一下，两个人同时学习一门外语，如果其中一个人哪怕只是单纯的接触过这个国家的人文历史，生活方式等信息，那么他学习起来就可能比另一个人快。所以你也应该理解，为什么学识越渊博的人，他们学习其他东西时会更加的快速，而这也就是因为他们接触的广。

所以，当我们在学习大数据时，Java即使不是必修课，我们也应该去了解，去知晓，毕竟只要你身处IT这个领域，那么多了解一些编程语言对于未来的发展都将有着巨大的助力作用。

对于求学者而言，我们的主要目的是学会大数据，而不是去精通Java。所以，我们在最初的学习时应该将重点放在Javase内容里的反射、Jdbc应用等对大数据有帮助的内容就可以了。毕竟我们是学习大数据而不是Java。

学习大数据并没有你想象中的那么难，只要你有恒心，那么你就能够成为大数据界的大牛，而且通过Java、Hadoop等的学习，你将真正的感受大数据所带来的魅力，从而真正的喜欢上大数据这个领域。

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