学习大数据，为什么要先学习Java？

很多人初学的第一门语言就是Java，Java自有其优势，它强大，精密，拥有着不可替代的性能和可维护性，可以说是最强大的语言之一了，可以预见的是，未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的企业需要借助大数据，而Java最大的优势就是它在大数据领域的地位，目前几乎所有的大数据架构都是通过Java来完成的，我相信未来的10年，大数据会越来越火，Java高端人才的需求量也会越来越大。

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。当然，Java自身也有很多的特性，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。

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，本文就从这四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。

Java语言是一个强类型的语言

java语言是运行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，而java语言是不支持C语言那样的风格的隐式声明。通过这样的严格的要求保证编译的程序能捕捉调用错误，这样就保证了更加可靠的程序。

可靠性方面最重要的增强之一是Java的存储模型。在这里，我们了解的大数据，最基础的其实就是数据的采集和数据的存储，而java的存储模型就为大数据的应用而提供了可靠的保障。

Java的异常处理使得系统更稳定

异常的处理是Java语言中使得应用程序更鲁棒的另一个特性。这里的异常是某种相似于错误的异常条件出现的信息。我们可以用try/catch语句，快速的找到出错的代码，这样就让我们程序减少了出错的处理和恢复的任务。

大数据研究的说白了就是数据，其中的一个数据出错，可能会导致结果大不相同，这里有了java语言中异常处理的机制的保驾护航，我们无论是在更改和修复原来设置就会比较的简单，进而能够在一定程度上保护我们数据的准确性。

Java拥有极高的跨平台能力

Java语言是可以编写桌面的应用程序、Web端的应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等等。在这里我们与传统的编程语言，就像C语言、C++语言相比较，我们就发现Java语言其实更加容易上手，而且比微软平台的开发语言，如VB语言、MFC语言等有着更加优秀的跨平台运行的能力。虽然Java语言没有能完全的实现一次编程、导出运行的目标，但是Java和较早其他的编程语言，仍然拥有极高的跨平台能力。

Java对于大数据的基础性支持

我们在学习大数据的时候，hadoop是必须要学的，而且我们知道Hadoop和其他大数据处理技术很多的部分都是由Java语言来实现的，比如说Apache是基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas。所以在学习Hadoop的一个前提条件，就是掌握Java语言。学会java语言在一定程度上对学习大数据的起到了助力的作用。

在学习时候，有些人的能力比较快，有些人比较慢，我们在这减去天赋对我们的影响，其实理解力的高低和我们接触的事物有着巨大的关联系。大家想想，两个中国人同时去学习一门外语，假如其中一个有有简单的接触过这些国家的天文历史，当地居民的生活方式等，那么对于他来说学习起来可能就比另一个人快。所以大家也应该明白，为什么学识越渊博的人，他们学习其他东西时会很快，就是因为他们见多识广。

上面就是我们为什么要在学习大数据之前学习java，这就是原因。以后也不要问这和大数据有什么关系？所有的语言都是从刚开始慢慢发展起来的，而大数据偏后，必然借鉴前辈的东西。

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