大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于广州大学java语言设计实验5的问题，于是小编就整理了1个相关介绍广州大学Java语言设计实验5的解答，让我们一起看看吧。
JAVA大数据要学一些什么内容？
J***a是目前使用非常广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。
J***a不仅吸收了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J***a语言具有功能强大和简单易用两个特征。J***a语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
J***a的跨平台应用能力，比C、C++更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平***立与可移植性、多线程、动态性等特点。
更重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用J***a，例如Apache的基于J***a的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握J***a。
首先，你需要熟悉linux操作系统，大数据是运行在linux上的。
其次，你需要有网络基础。大数据一般是多台服务器组成的集群，通过网络进行通信。
第三，你需要j***e基础，把常用的类夯实。
好吧，现在开始正式学习大数据。
搭建一个hadoop集群，研究他的计算和存储方式，MapReduce，hdfs。研究他的***调度方式yarn。接着研究hive，hbase，他们的出现是为了解决hadoop存储和计算的缺陷。继续研究spark和flink，计算模型比MapReduce先进的多。
当然，以上这些东西你学会了，需要用j***a接口来调用他们的api，比如进行MapReduce计算，创建一个hbase表之类的。
首先先介绍下J***a专业和大数据专业要学习的内容
J***a开发包括了J***a基础，J***aWeb和J***aEE三大块
大数据开发包括J***a基础，MySQL基础，Hadoop(HDFS,MapReduce,Yarn,Hive,Hbase,Zookeeper,Flume,Sqoop等)，Scala语言(类似于J***a,Spark阶段使用)，Spark(SparkSQL,SparkStreaming,SparkCore等)Kafka,storm,Flink,Redis,Spark内核，ElasticSearch,Logstash,Kibana,Oozie,Azkaban,Kappa,Kylin,Kudu等
j***a可以说是大数据最基础的编程语言，
一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景
二就是j***a语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用j***a开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会j***a然后去啃源码
说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香
Zookeeper,hadoop,hbase,hive,sqoop,flume,kafka,spark,storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析
到此，以上就是小编对于广州大学J***A语言设计实验5的问题就介绍到这了，希望介绍关于广州大学J***A语言设计实验5的1点解答对大家有用。
