！首先，大数据的基础有三个部分，即数学、统计学和计算机。因此，从事大数据的研发需要一个系统的学习过程。
在大数据的技术架构中，编程语言是一个重要的组成部分。目前，大数据领域常用的编程语言有java、python、r、scala等，通常不同的岗位需要掌握不同的编程语言（与技术团队密切相关），所以学习大数据必须有编程语言的基础，但不是一定要有编程语言的基础，而是一定要有专业的基础java基金会。无论是通过统计还是机器学习，python语言通常是数据分析最流行的选择。r语言也广泛应用于数据过滤、推荐系统等大数据应用中。
虽然学习大数据并不一定需要掌握java语言，但掌握java语言对学习大数据技术具有积极意义。一方面，hadoop平台本身是用java语言开发的。另一方面，java语言具有良好的生态系统，在开发大数据登陆应用方面具有一定的优势，而且java语言的性能稳定，使用java语言的开发风险相对较小。
学习java语言可分为三个阶段。第一阶段是学习java的基本语法，重点是理解抽象，包括封装、继承、多态等概念；第二阶段是学习java的分布式开发，重点是如何通过java集成资源，包括数据库；第三阶段是学习java的web开发，重点是理论理解web开发架构和服务组件开发。
在学习hadoop开发的过程中，需要掌握hadoop平台提供的api。通过大量的实验，我们逐渐掌握了如何在hadoop平台下通过java开发函数。
目前正处于大数据时代，基于大数据的相关应用也处于落地应用的初级阶段。由于大数据研发人才缺口较大，整个it行业从事大数据开发的研发人员薪酬相对较高。因为早期从事大数据开发的工程师往往受过高等教育（研究生以上），这也是薪酬较高的原因之一。
在it行业，技术人员的薪酬与其知识结构密切相关。对于掌握流行技术的开发者来说，薪水往往更好，这也是促进人才结构升级的一种方式。与大数据相关的研发工作往往对开发者有更多的要求（数学、统计学等），而从事与大数据相关的研发工作往往需要很长时间的积累，因此大数据人才的待遇相对较高。由于大数据产业的发展速度明显快于人才培养速度，未来大数据领域将长期面临人才短缺的问题，尤其是专业技术人才，这将在一定程度上进一步提升大数据开发岗位的薪酬水平。
java程序员组是目前it行业中一个相对较大的组。主要原因是java语言具有广泛的应用场景和稳定的性能。无论是大规模的互联网应用还是中小规模的开发，java都有丰富的解决方案。随着java语言在大数据领域的广泛应用，许多java程序员逐渐转向大数据领域。从目前行业的发展来看，选择大数据方向的java程序员在待遇上往往有比较明显的提高。
最后，随着工业互联网的发展，未来大数据开发工程师的付出空间会更大，因此程序员学习大数据相关知识是很有必要的。
