有问题就有答案
Q1：大数据中的java是什么？
Java是一种计算机编程语言。可以用来做很多工作，大数据开发就是其中之一；大数据属于互联网方向，就像现在基于大数据的AI方向一样，它们不是同一类，而是属于包容和包容的关系；
Q2：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。Java是面向网络的程序设计语言，用来让程序员创建应用程序，这些应用程序可以通过网络下载，而且可在任何计算平台上安全地运行。如果再加上万维网和公司内部网体系，你将会拥有一个标准的网络计算环境，Java作为一个分布式的，面向对象的程序设计语言，可以让位于任何地方的任何计算机应用网络上的应用程序。
Q3：什么是java大数据
首先，Java和大数据这是两个技术方向，它们都是属于IT行业； 其次，Java在国内发展得相对成熟，因此人才众多；而大数据在国内起步较晚，行业应用领域广泛且专业人才相对较少，发展前景好。
Q4：大数据中的java怎么样呀？
近几年学习Java的人越来越多，很多人通过Java培训进入Java行业。所以现在网上很多人在说Java行业已经饱和，现在学Java不好找工作了，还有很多人说Java工程师30岁以后很容易失业。那么真的是这样吗。今天小编就来给大家说说Java程序员还能找到工作吗，前景如何呢?职友集数据显示Java开发相关的岗位日招聘量为89754条，全国Java开发工程师的平均薪资为13210元/月。从以上可以看出目前Java行业还远没有饱和，Java开发人才在就业市场也是很吃香，企业愿意付出很好的薪资待遇来吸引优秀的Java开发人才。Java语言的特性让它被广泛应用于各个领域，如：安卓app开发、网站/网页开发、第三方交易系统、大数据开发等等，甚至最近几年新火起来的嵌入式领域也需要Java技术，所以Java开发人才目前还是比较缺少，Java人才供不应求。很多人学完Java也找没到工作并不是因为Java行业饱和，而是自己技术不到家。因为IT行业是很注重技术的行业，Java也不例外。企业在招聘Java开发人员更青睐于招聘有相关工作经验的人或者有一定的项目经验，而且一般会有技术面试来考察求职者的实力。很多通过培训学习Java的人如果没有在学习过程中自己动手做些项目积累经验，那么学完了也不好找工作。而且Java技术更新换代比较快，每天都在涌现新的技术，所以即使找到工作也不能松懈，需要一边工作一边继续深造学习。如果你只是安于现状的话，那么很快就会被淘汰，因为Java行业的竞争还是很激烈的。综上如果你的Java开发项目经验丰富、技术实力过硬，那么还是可以找到工作的，甚至可以找到一份待遇很不错的工作。而且目前Java行业，前景也很不错，应用领域广、就业选择也多。只要你在就业后坚持学习主流Java技术，那么晋升也会比较容易，也不用太担心失业问题。
Q5：java和java大数据有什么区别
Java是一种计算机编程语言，可以用来做很多工作，大数据开发属于其中之一。大数据属于互联网方向，就像现在基于大数据的AI方向一样，它们不是同一类，而是属于包容和包容的关系；Java可以用来做大数据工作，但是大数据开发或者应用并不是Java不可或缺的，还有Python、Scala、go语言等等。之所以出现“Java大数据”，是因为目前最热门的大数据开发平台Hadoop是用Java语言编写的。一方面，由于hadoop的历史原因，Hadoop项目诞生于一位Java大师；另一方面，它也具有Java在跨平台方面的优势。总的来说，Java大数据是Java和大数据的结合，也可以说是从Java程序员到大数据程序员的过渡阶段。
Q6：大数据主要是做什么的？和java有相关性吗？
大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前， 面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现 在我么面前。他们的相关性：java在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法。