Java和Python哪个更适合大数据开发？你需要同时学习吗？_spark 用python好还是java好

在当今数字化时代，大数据无疑是引领科技和商业领域的重要力量。从智能决策到个性化推荐，再到商业洞察，大数据的应用已经无处不在。因此，学习大数据开发已经成为许多人职业发展中的热门选择。如果你想成为一名大数据开发工程师，那么你可能会面临一个问题：Java和Python哪个更适合大数据开发？你需要同时学习吗？

Java和Python都在大数据开发中扮演着重要的角色，让我们来看看它们分别是什么。

Java：大数据的基础语言

Java是一种面向对象、跨平台、高性能的编程语言，它在互联网领域有着广泛的应用。Java也是学习大数据开发的基础，这是因为许多主流大数据平台和框架，如Hadoop和Spark，都是用Java开发实现的。这意味着如果你不懂Java，那么很难上手学习大数据技术，因为你将无法理解这些平台的内部工作原理。

Hadoop是一个分布式系统基础架构，它提供了可靠的数据存储（HDFS）和大规模并行计算（MapReduce）的能力。Hadoop是用Java编写的，因此如果你想使用Hadoop进行大数据处理，你需要掌握Java语言。Hadoop还有许多衍生项目，如Hive、Pig、HBase等，它们也都是用Java实现的。

Spark是一个快速、通用、分布式的大数据处理框架，它提供了基于内存的计算引擎和丰富的API。Spark也是用Java开发的，因此如果你想使用Spark进行大数据分析，你也需要掌握Java语言。Spark还支持多种编程语言，如Scala、Python和R等，但是它们都是基于Java虚拟机（JVM）运行的。

因此，如果你想成为一名合格的大数据开发工程师，那么学习Java是必不可少的。

以下是一些你需要掌握的JavaSE知识点：

• Java基本语法：包括变量、常量、运算符、表达式、注释等

• 流程控制语句：包括条件判断（if-else, switch-case）、循环（for, while, do-while）、跳转（break, continue, return）等

• 数组：包括一维数组和多维数组的声明、初始化、赋值、遍历等

• 面向对象编程：包括类、对象、属性、方法、构造器、继承、多态、抽象类、接口等

• 常用类：包括字符串（String）、包装类（Integer, Double等）、数学类（Math）、日期类（Date, Calendar等）、集合类（Collection, List, Set, Map等）、异常类（Exception, Throwable等）等

• 集合：包括集合框架（Collection Framework）的概念和结构，以及各种集合类（ArrayList, LinkedList, HashSet, TreeSet, HashMap, TreeMap等）的特点和用法

• 输入输出（IO）：包括字节流（InputStream, OutputStream）、字符流（Reader, Writer）、缓冲流（BufferedInputStream, BufferedOutputStream, BufferedReader, BufferedWriter等）、对象流（ObjectInputStream, ObjectOutputStream）、文件操作（File, FileInputStream, FileOutputStream等）等

• 多线程编程：包括线程的概念和生命周期，以及线程的创建、启动、同步、通信、死锁等

• 网络编程：包括网络通信的基本原理和协议，以及Socket编程的方法和技巧

• 正则表达式、反射和XML处理：包括正则表达式的语法和应用，以及反射机制和XML解析的原理和方法

虽然Java有许多不同的领域和方向，但在大数据开发中，你可以将重点放在JavaSE上，其他Java方向的技术只需了解即可。

Python：数据爬取和处理的得力工具

Python是一种简单易学、上手容易的编程语言，它以其优雅的语法和强大的功能而闻名。Python也在大数据开发中扮演着重要的角色，特别在数据爬取方面表现出色。许多数据科学家、数据分析师和大数据工程师都喜欢使用Python来处理和分析数据。

数据爬取是指从互联网上获取数据的过程，它是大数据开发的第一步。Python提供了许多强大的库和框架来实现数据爬取，如requests、urllib、BeautifulSoup、Scrapy等。这些库和框架可以帮助你轻松地发送请求、解析响应、提取数据、保存数据等。

数据处理是指对获取到的数据进行清洗、转换、合并、分组、聚合等操作，以便进行后续的分析和挖掘。Python也提供了许多强大的库和框架来实现数据处理，如numpy、pandas、matplotlib、seaborn等。这些库和框架可以帮助你轻松地进行数值计算、数据分析、数据可视化等。

学好Python可以让你更好地协作和配合算法工程师、数据分析师等同事，使你在今后的工作中更进一步，更加优秀。以下是一些你需要掌握的Python知识点：

• Python基础知识：包括Python的历史和特点，以及Python开发环境的安装与配置

• Python语法：包括变量、常量、运算符、表达式、注释等

• Python的常用组件：包括字符串（str）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）、函数（function）、模块（module）、类（class）等

• Python高级开发技巧：包括列表推导式（list comprehension）、生成器（generator）、装饰器（decorator）、迭代器（iterator）、闭包（closure）、异常处理（exception handling）等

学习大数据开发时，Java和Python都具有其重要性。Java作为大数据的基础语言，Python则是数据爬取和处理的得力工具。因此，我们建议初学者同时学习这两门语言，根据个人需求和兴趣深入学习相关知识点。这将为你在大数据领域的职业发展提供更广阔的机会和更多的竞争力。

希望这篇文章对你有所帮助，如果你对大数据开发感兴趣，想学习，小编这次带来的，是从朋友那里薅到的一套完整的学习路线图，以及配套学习资料，它涵盖了Python学习的方方面面，且文献全彩，字迹清晰，很适合我们学习观看。

下面来看看资料详细内容：

一、Python基础

基础真的蛮重要的，因为Python的易应用性很容易让大家产生我什么都会了的感觉，但实际上还是不怎么会。

相关的视频学习资料：

二、爬虫阶段

应该有很多人都对爬虫感兴趣吧？

爬虫不只是爬虫工程师会用到，业余时间也可以用来爬点自己想要的东西，又或者是做兼职也是可以的，比如日常办公自动化、电商抓取商品信息、分析销售数据做报表等等。

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

所以爬虫的简要学习路径大概有：

• 学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
• 了解非结构化数据的存储
• 学习scrapy，搭建工程化爬虫
• 学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
• 掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
• 分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

相关的视频学习资料：

三、Python数据分析

数据分析也是当下的一大热门方向，用Python来做的话比其他语言强很多。

但往往只会数据分析还是差点意思，如果能具备爬虫能力来爬取数据就更好了。（分析爬虫抓取的数据，分析规律，用于商业化）

相关的学习资料：

四、数据库与ETL数仓

企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。

传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。 相关的学习资料：

五、Python机器学习

现在不是各种吹人工智能么，机器学习就是人工智能的一个分支，它的应用太广泛了，比如自然语言处理，搜索引擎，各种识别技术，数据挖掘等等。

这难度不用我多说了吧，不会点算法就别碰，一碰就是各种高斯过程回归、线性判别分析、决策树、线性回归…

相关的学习资料：

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