未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的企业需要借助大数据，而Java最大的优势就是它在大数据领域的地位，目前很多的大数据架构都是通过Java来完成的。
在这个Android、iOS相继没落，PHP相继饱和的时候，只有Java大数据保持着旺盛的需求。那么，Java大数据需要学习什么技术呢？
首先我们要学习Java语言和Linux操作系统。很多人入门编程语言就是Java，你或许还不知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习Java大数据需要学习JavaSE、JavaEE。了解Java怎么连接数据库，掌握JDBC，学习Hibernate/Mybatis的原理，以及API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
接下来就需要学习Linux操作系统，因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本，这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
最后当然是Hadoop的学习，这几乎已经成为大数据的代名词，Hadoop里面包括组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方，就像电脑的硬盘一样，文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快，所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件，有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源，比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
学了这些，可以胜任初级Java工程师了，当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。