大数据的就业、工资的水平等等方面都让更多的人投身进入到学习大数据的旗下。
其实，我们也不难发现，在外面报班学习的时候，刚刚开始的时候，几乎都是先学习Java语言，在慢慢进入大数据的学习。那么我们到底要学习哪些java知识对于大数据有帮助？今天我带大家来分析一波，学习大数据为什么先学java。
大家也都知道Java语言是目前最为广泛使用的编程语言，它十分的容易学习而且也很好用。Java语言吸纳了C++的很多优点，而且还丢弃了C++语言里最让人费解的多继承、指针等等知识，于是对比之下Java是一个功能强大和简单易用的语言。
当然除此之外，java语言也是有许多的特征，比如说面向对象、分布式、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等。如果大家对java语言有一定的了解，就更清楚的知道java语言是一个拥有极强的跨平台能力，通过强大到异常处理保证系统的稳定性。
下面，我们从三个方面阐述一下为什么要在学习大数据之前学习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。这就是其一、
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。
所以，当我们在学习大数据的时候，java尽管不是我们的必修课，但我们也应该去了解一下，因为只要我们生活在这个领域，多了解一些编程语言的知识对于未来的发展前景都将有着巨大的作用。
对于我们的求学者来书，我们的主要目的是就是学会大数据，而不是去精通学习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。
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。
最后附一张我在培训班学习java的目录
看完文章我想大家会茅塞顿开，有帮助的话，关注支持一下。明天我们继续学习。
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