大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言与hadoop的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Java语言与hadoop的解答，让我们一起看看吧。
- hadoop集群部署可以mac和linux吗？
- 学习大数据，java和python都要学习吗？
- JAVA语言在未来会继续火下去吗？
- Hadoop基础是属于哪个专业需要学习的？
- 未来行业中大数据和python哪个发展前景更好点？
hadoop集群部署可以mac和linux吗？
完全可以，我所在的实验室很多同学就用mac开发，mac OS也是Unix操作系统家族的一元，当然可以的。windows下安装CyWin也可以进行Hadoop开发，详细的配置过程，有很多帖子，很方便找到。
Hadoop集群可以在Mac和Linux系统上部署。Hadoop是一个跨平台软件，可以在不同的操作系统上运行。不过，对于Mac OS X系统的部署需要进行一些额外的配置和安装工作，如安装JAVA开发工具包和Hadoop框架。
在Linux系统上，通常通过包管理器来安装Hadoop，安装过程相对简单。
学习大数据，j***a和python都要学习吗？
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
虽然目前大数据的技术体系已经逐渐成熟，而且大数据领域的岗位也比较多，但是掌握编程语言还是很多大数据岗位的基础要求，比如大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位都需要从业者具有扎实的编程语言基础。
目前在大数据开发领域会使用多种编程语言，其中J***a和Python是比较常见的编程语言，是否都需要都掌握，应该结合自身的学习方向。
如果选择往大数据平台研发方向发展，那么应该重点关注一下J***a编程语言，J***a编程语言在大数据平台开发领域有较为广泛的应用，比如Hadoop平台就是***用J***a语言开发的，而且由于J***a语言有较为健全的语言生态和较强的扩展性，在平台开发方面具有较多的优势。
如果选择往大数据应用开发方向发展，那么J***a和Python都应该学习一下，因为这两门编程语言在大数据应用开发领域都有比较广泛的应用。对于初学者来说，可以先学习J***a，然后再学习Python。掌握J***a能够在一定程度上提升自身的岗位适应能力，而且Python语言自身比较简单，在掌握J***a编程之后再学习Python也相对比较容易，目前不少Python程序员之前就在从事J***a开发。
如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，那么可以重点学习一下Python语言，因为在这两个领域，Python语言的应用还是比较普遍的。***用Python进行数据分析，不论是***用统计学方式还是机器学习方式，Python都具有一定的优势，而大数据运维领域也在普遍***用Python语言来编写管理脚本。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
J***A语言在未来会继续火下去吗？
个人觉得J***a作为现在流行的语言之一，如果计算机行业不出现颠覆性的转变，J***a还是会继续火下去的，据2018研究报道。2018年计算机语言排行榜。J***a还是稳稳的高居榜首。个人觉得有以下几个原因。
1）：成本。现在大部分的项目都是用J***a写的。如果突然换成其它的语言。那么这些项目要重新写。有的项目不是简简单单的几个月就能完成的。如果使用别的语言。开发周期是一个问题。如果写完后，出现各种问题了怎么办？我们知道公司都不是使用最新的技术，而是使用最稳定的技术。新的技术是有它的优点，但是出现问题了。大家都不知道怎么解决，怎么办？而我们使用稳定的技术，出现问题了。前人总会能解决的。
2）：市场需求量大。我国目前对计算机软件的人才还是供不应求的。目前J***a这一块的市场需要还是非常大的。我们可以从几个招聘网站的招聘信息上类比一下J***a和其它语言就知道J***a还是远远的是各个公司的主流语言。
3）：行业发展好。我们国内目前对J***a的人才也越来越重视。给的[_a***_]，***待遇也是每年都逐渐增长的。行业好。想着换行的人就少了。
4）：应用领域广泛。现在安卓手机，网站，大数据，软件，科学应用，电商等都是用J***a来开发的。现在的很火的大数据Hadoop，Redis，Kafka等都有J***a的身影。
目前来看未来J***a依旧是计算机语言中佼佼者。现在市场给J***a的工资待遇还是不错的。公司对J***a的需求也特别的大。是那种好的J***a程序员。我们知道J***a程序员越来越多。公司招聘的要求也就越高。所以现在想学习计算机的。J***a语言是个不错的选择。J***a的在职人员，就别多想了。还是好好的学习J***a。然后拿高薪吧。公司对人才从来是不 吝啬的。
大家好，我是王小编。
今天和平常不一样，因为王小编发烧了，现在的我想睡也睡不着。好了，原归正转，J***A语言作为一个有20年历史的编程语言，自然有自己的独特之处，在这20年里J***A语言不断的被完善和更新，直到现在有一个完整的J***A体系，作为一个J***A程序员来说说J***A最近和未来的情况，讲讲自己的个人看法。
1，J***A编程语言排行榜
不管是前年是去年还是今年，J***A语言排行都是一直名列前茅，而且在去年和今年的排行都是编程语言排行第一名，在刚刚四月份出来的编程语言排行榜中，J***A语言又是排行第一，作为一个编程语言，能够在20年里不老不被淘汰的估计只有J***A了，其中的主要原因是J***A程序员是最多的，帅帅的王小编就是其中一个。
2，J***A语言的优势
（1）J***A语言的跨平台性
J***A语言的最大的优势就是在于J***A语言具有良好的跨平台性，什么叫跨平台性？简单的跟大家说一下，就是你用HTML语言开发网站时，不仅要开发Android版，还要开发iOS版，还要开发pc版，就是对于不同的操作系统需要开发不同的应用场景；但是J***A不用，J***A虚拟机可以完成这一操作。
（2）J***A的复用性
J***A是一个面向对象的语言，王小编开发这么久了，还没有对象😭😭😭。面向对象的优势就是有一个良好的代码复用性，修改需求时不需要全部改动，或者在开发下一个项目是可以直接调用以前的接口或者方法，这就是很多人抛弃c语言的原因。
Hadoop基础是属于哪个专业需要学习的？
Hadoop技术作为大数据的核心技术之一，其开源性深受人们的追捧，纷纷想学习Hadoop技术，小编也是看到了大数据良好的就业前景，受到了高薪资诱惑，要了一份Hadoop的视频教程，目前在学习中。
在Hadoop的***教程中，老师讲解的通俗易懂，很多复杂的技术点都被化解了，而且***都很简短，学起来不会出现学习的疲劳感，学习效率也是很高的。里面有很多专业内容讲的也是很详细，很值得每一位学生学习，可以分享给大家。
在学习之前，你还需要了解一下Hadoop的一些基本技术知识。
Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理“大数据”而备受重视。
Apache Hadoop是一个用j***a语言实验的软件框架。在由大量技术即促成的集群中运行海量数据的分布式计算，他可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成。
Hadoop的框架核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。
Hadoop是一个开源的大数据分析软件，或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开源的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题，在数据仓库方面hadoop是非常强大的。
优点：
可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。
经济：框架可以运行在任何普通的PC上。
未来行业中大数据和python哪个发展前景更好点？
大数据是一个岗位，Pyhton是一门编程语言。
如果学习大数据，实际上需要学习很多东西。数据挖掘与分析算法，编程语言与框架都是基础知识。在大数据岗位中主要使用J***a语言，其框架hadoop，spark也是大数据中的常用框架。Python做数据分析也很方便。
在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，如果你想在数据字段中，您将工作可能需要学习Python(尽管R可以是一个伟大的选择。
像任何编程语言一样，Python需要花费一些时间来掌握。但是，如果您有动力并愿意学习一种新技能，那么就有很大的机会来满足就业市场对数据科学家的需求。数据科学领域充满了需要Python编程能力的工作。在2017年，IBM估计到2020年对数据科学专业人员的需求将增长28%。
了解Python是在包括工程，医学研究，人工智能，机器学习，汽车等行业的数据科学和其他编程工作中的一项关键技能。尽管学习数据科学似乎很漫长，但您可能会惊讶地发现，进入数据科学的Python的入门门槛实际上很低，尤其是与高回报相比。
为什么Python需求如此之高?
Python社区内部有个玩笑，说Python是所有功能的第二好语言。当然，最好的办法是主观的，但是Python非常灵活。这是最常见的- 数据的科学使用的语言(R是紧随其后)，并且它也经常在其他一些行业的使用。
其广泛普及的原因之一是它是处理数据时更易于学习和使用的语言之一。而且，***的是，对于雇主和数据科学家来说，不需要多年的学习时间即可掌握。
学习Python需要多长时间?
只要有适当的时间和奉献精神，您就可以在短短几个月内学习Python !
到此，以上就是小编对于j***a语言与hadoop的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a语言与hadoop的5点解答对大家有用。
