现在大数据和java哪个就业前景更好呢？

谢请！

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来一下这个问题。

首先，大数据是一个比较大的技术体系，涉及到一系列技术，而Java本身是一门编程语言，二者之间并不矛盾，而且在大数据领域也有很多场景会使用到Java语言。所以，学习大数据技术也可以从Java编程开始学起。

从当前大的发展前景来看，大数据领域的人才需求前景还是比较广阔的，近两年来大数据领域的人才招聘也越来越多，虽然当前IT行业还主要在招聘研发型人才（研究生），但是随着大数据技术的逐渐落地应用，应用型大数据人才的需求量也会越来越大。从这个角度来看，当前选择学习大数据技术是比较不错的选择。

学习大数据技术通常要经历三个阶段，第一个阶段是编程语言阶段，在选择具体的编程语言时，可以重点考虑一下Java和Python，这两门编程语言都是全场景编程语言，而且目前的应用也非常普遍。通常来说，Python语言的学习难度要小一些，但是从业难度却要大一些，因为目前Python开发岗位往往都集中在大数据和人工智能领域。

题主，那个都好就业，主要是看你学的怎么样，强调一个观念

java需要从前端到后端到数据库的技能都有所掌握，目前就业多为web开发，主要掌握技能为html，js，java，sql等，注重界面和功能的开发、主流框架的使用、数据库的设计和开发、系统的维护等。

大数据主要偏重后端和数据库方面，掌握内存数据库，关系和非关系型数据库，hadoop系列的使用。数据量一般在t级别以上，因此对性能的要求比较高，维护的工作量比较大。

所以从现实的角度说，学习语言，深挖基础是能有更多回报的选择。在java的积累过程中，学习数据结构，学习算法，学习cs基础知识，学习jvm里各种数据结构的实现，学习开源产品的思路，实现，规范，不足等，更容易体会到自己的成长，在机会来临的时候也更容易把握。

补充：大数据领域很多细分的岗位：大数据分析师、数据开发工程师、数据挖掘工程师、甚至是爬虫工程师。分别解决数据统计分析报表类问题、平台运维数据开发问题、数据深度挖掘类问题、数据源获取问题等，其实还有，就不细说了。数据分析类的偏SQL，当然也会经常用到一些脚本语言进行数据的加工啊，等等，其中当然也包括python，这里用java的少。数据开发工程师，基本属于硬开发类了，由于大数据框架大多java，所以这也是java这在这里流行的原因。数据挖掘，传统类的数据挖掘，python是大爱，但是在分布式模式下，其实python的局限性还是蛮大的，一些分布式机器学习库，例如spark mllib啊之类的，之类用python其实就是乏力了。最后爬虫这块，可能很多人不认可他是属于大数据的，但是可以查一下目前其实爬虫与数据领域结合是越来越紧密了，最起码我司爬虫是属于数据团队的，而爬虫基本也属于python的天下了，当然java爬虫也是有滴。最后，看题主怎么取舍了！

相对来说，java上手有一点难度，当然学习大半年才能出来工作。出来围绕java web开发（后台系统，或者网站，比如淘宝京东之类）

大数据主要偏重后端和数据库方面，掌握内存数据库，关系和非关系型数据库，hadoop系列的使用。数据量一般在t级别以上，因此对性能的要求比较高，维护的工作量比较大。

学好java，想转大数据，还是比较简单的。

但是，只要你现在行动起来。其实，it并不像你们想象的那么难，需要数学逻辑好，需要英语水平棒。告诉你，所有行业都有初级的人做着初级的事。it也是如此。且it的初级能力者，其实基本上智商正常，入门之后都能胜任。

就java而言，百分之九十能胜任初级工程师，封顶8k左右。中级工程师，百分之60能胜任，封顶15k左右（其实也是熬出来的，每年调薪一次，五年后15k难道达不到？）。这里说的百分比有个前提，你仍然有去进行正常的学习，这种学习深度以及难度，可能比你高中的满分150的数学拿120分或者130分还要简单，更是远远易于高数。至于所谓数学逻辑，英语水平，那都是高级，资深工程师所需要的了，这个就确实不是说学习能够弥补，也是需要一定天赋。当然，有正确的学习方法，持并持之以恒，相信天赋一般的也能达到20k往上。

其实大数据好多也是用的java语言（当然不一定非得java语言）。java语言应用面很广，从早期的applets、servlets再到j2ee再到新的微服务，以及android手机端，java几乎无所不涉及，与C、JavaScript一样堪称使用最广泛的语言了。这里java我估计说的是java web后台吧。其实现在java web仍如日中天，虽然CRUD这种老掉牙的模式已有下降的趋势。但随着微服务、中台、领域开发概念的兴起，尤其产业互联网2B的应用，java又焕发着勃勃生机。

至于大数据，这里特指下狭义的大数据相关技术吧，几年前火过一阵，随着hadoop系列，分布式技术火的一塌糊涂，当时的大数据就像如今的AI。现在大数据也被AI概念给带沟里去了，分布式技术已经不重要了，一致性算法也不管了，性能也不是重点。重点要跟AI有关，这个数据是智能模型，智能分析。总之呢？是有机器学习、深度学习、神经网络在里面的。

总要赶上一波潮流。现在大数据不是潮流了，java web也老得掉牙了。所以呢。哪个选都一样，因为如果追逐潮流，很快就都会过时的，而如果追逐长久发展和深入学习，则选哪一个都可以。

培训大数据的前景要好一些。

当然学习大数据前首先需要学习好Java开发，Java开发是必须掌握的。当然大数据学习难度要大很多适合于基础比较好的同学学习。

Java工程师适合做程序员，需求量大，容易找工作，薪水相对要低一些，适合于一些中等资质的学生学习，当然现在不鼓励非专业的学生转行学习了，现在Java程序员的就业风口已过。

大数据工程师代表未来的方向，将来的应用相当广泛，前景一片光明，教育部也在大力布局大数据专业设置与建设。当然学习的难度要大些，鼓励资质比较好的同学学习。

一、java

我称之为常青树，随着大量java人才的产出，也造成了这个市场的饱和状态。越来越多的java程序员开始转行、也陆陆续续不断有新的成员进来。一句话：市场有、看能力

二、大数据

大数据虽然并不是近年来才有的概念，但从2015、2016年才开始兴起，在2017年彻底点爆。随着互联网、物联网、人工智能的不断进步及传统行业信息化的提高，全行业对大数据需求急剧增长，造成了百万+的人才缺口，发展前景一片光明.

近几年互联网的发展越来越好，在国外，Java程序员已经成为高薪以及稳定职业的代表，

虽然国内的有些程序员很苦逼，但是那只是少数，

按照国外的大方向来看，程序员还是一个很吃香的职业。

根据编程语言的流行程度，

Java语言排名现在基本是在编程语言排行榜前几位，