仲小九929
想要了解大數據和Java語言區別是什麼？我們先來簡單瞭解一下他們定義的範疇：
大數據：簡而言之，就是海量的數據，數據種類繁多，數據結構多變，數據存儲方式不同，需要通過工具去收集這些數據，然後存儲在存儲介質的集群上。
java：java是一門計算機的編程語言，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分佈式系統和嵌入式系統應用程序。
從定義可以大概瞭解到大數據和java語言區別應該是java語言只是大數據中的一門開發工具語言，具體是怎麼樣？我們一起來看看大數據架構和java語言在大數據中應用。
大數據架構
一、數據源
首先從最底層的數據源來講，大數據包含的數據是各方各面的，所有在數據的來源上也是多種多樣的。從種類上來講大體上可以分為以下幾類：
日誌數據：應用系統的運行日誌，用戶訪問的行為日誌等
DB數據：企業內部業務系統的數據，例如客戶管理系統的客戶數據，訂單系統的訂單數據，物流系統的物流數據等
流式數據：簡單的理解就是實時採集的數據，源源不斷像流水一樣產生的數據，例如淘寶上用戶的訪問記錄
互聯網數據：互聯網數據有兩種，一種是自己去採集的數據，一種是跟外部企業合作的數據，例如可以開發爬蟲程序去爬取網站上公開的信息，和淘寶京東合作利用客戶購買行為數據等
其他數據：還有一些其他方面的數據，例如硬件設備產生的數據，特別是現在IOT物聯網的火熱，就是將所有硬件設備的數據收集起來進行分析
二、數據接入
數據源的多種多樣，所以在數據接入技術和工具上也是多種多樣的，常用技術和工具有以下幾種：
Sqoop：一款用來在Hadoop（Hive）和關係型數據庫之間傳輸數據的工具，可以將一個關係型數據庫中的數據導入到HDFS（Hive）中，也可以將HDFS中的數據導入到關係型數據庫中，主要是針對於DB數據源的數據接入。
Flume：一個分佈式的、高可靠的、高可用的將大批量的不同數據源的日誌數據收集、聚合、移動到數據中心（HDFS）進行存儲的系統，主要針對於日誌數據的收集和推送到數據倉庫，類似的還有ELK體系的Logstash組件。
Kafka：一個分佈式流處理平臺，用於構造實時流數據管道，它可以在系統或應用之間可靠地獲取數據，具有高性能、持久化、多副本備份、橫向擴展能力，主要針對於流式數據的接入
三、數據存儲
說到數據存儲，大數據的發展歷史離不開一個叫Hadoop的家族產品，可以很直接的這麼說，沒有Hadoop就沒有大數據，國內很多大數據公司一開始建立的數據存儲數倉都是基於Hadoop體系建立的，那麼Hadoop到底是什麼呢？
Hadoop是一個分佈式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。簡單的理解就是，可以利用大量便宜低端硬件配置的服務器，組建成一個跨服務器的存儲集群，數據可以保存在多個服務器上，實現大數據量的存儲和降低硬件成本。
Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，而MapReduce則為海量的數據提供了計算。
說到數據存儲，不得不說一下數據倉庫的架構，不同於傳統的業務系統使用的關係型數據庫，Hadoop一個分佈式文件系統，存儲方式是按照文件的存儲方式，所以就有了數據倉庫架構的說法。數據倉庫的架構主要有星型和雪花型兩種方式：
星型：一種使用關係數據庫實現多維分析空間的模式，稱為星型模式。星型模式的基本形式必須實現多維空間（常常被稱為方塊），以使用關係數據庫的基本功能。
雪花型：當星型模式的維度需要進行規範化時，星型模式就演進為雪花模式。
大數據的數據倉庫架構主要採用雪花型架構，因為數據源的多樣化，導致數據結構也是多樣化的。不同於關係型數據庫，都是基於二維表的形式，而大數據的數據有文本數據，日誌數據，設備數據，爬蟲數據，業務數據等，所以從接入數據到數倉還需要經過ETL（抽取-extract、轉換-transform、加載-load）清洗的過程才能落地到數據倉庫。一般數據倉庫架構可以分為五層：
ODS層：ODS層主要是保存和來源數據一致的格式
- DIM層：DIM層主要用來存儲一些基礎的維度表，很少會改動
- MID層：MID層主要是用來處理根據業務邏輯和指標口徑篩選出來的數據
- DW層：DW層根據主題分類，將數據按照不同的主題建立數據表存儲和進行維度化
- DM層：DM層主要是面向應用層的建模，例如一張分析報表需要展示不同維度和指標的分析，那麼根據這些維度和指標從DW層的不同主題分類中的數據關聯出來，形成一張數據表給報表使用。
四、數據應用
在數據清洗完落地數據倉庫之後，就是怎麼去利用這些數據去變現業務價值。不同行業有不同行業的用法，在這裡小編以自身經歷說一下，小編所在的大數據部門主要是針對金融行業進行數據分析的，那麼大概的應用場景有以下幾種：
數據分析報表：基於業務需求開發的固定維度和指標的分析報表
移動端數據可視化：基於手機端App展示的數據圖形可視化應用
數據分析週報，月報：按周或著按月進行數據彙總分析和預測，常用於郵件推送，公眾號推送
大屏可視化駕駛艙：基於大屏端數據圖形可視化，數據高度彙總，大而全
機器學習風控模型：基於機器學習算法訓練出統一規則的模型，用於貸前，貸中或者貸後風控評審關卡。
java語言
在這裡就不在過多的描述java的作用了，我們來聊聊java語言在大數據中可以做什麼？
從上文大數據架構來看，java語言主要可以應用於開發數據應用和大數據工具，例如java web開發數據分析報表，移動可視化分析，大屏可視化駕駛艙等，也可以用於開發一些數據處理過程中用於自動化和便捷開發的工具，例如調度系統：用於數據清洗作業的自動化依賴調度；補錄系統：用於數據缺失值的可視化補錄表，便於數據治理的自動化；發佈平臺：用於調度作業一鍵從不同環境之間部署和數據同步審批等。
蠟筆小添
大數據指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。JAVA是一種編程語言。大數據可以用JAVA實現。下面是具體介紹。
大數據是一個概念包含幾個方面的內涵
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些“大”。
3. 數據多樣性:不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。
Java是面向網絡的程序設計語言，用來讓程序員創建應用程序，這些應用程序可以通過網絡下載，而且可在任何計算平臺上安全地運行。如果再加上萬維網和公司內部網體系，你將會擁有一個標準的網絡計算環境，Java作為一個分佈式的，面向對象的程序設計語言，可以讓位於任何地方的任何計算機應用網絡上的應用程序
俺村的影城
本人10年開發培訓經驗,期間經歷了Java Web,Android,H5,大數據,PHP等多個不同的方向的開發,也做過軟件培訓公司的金牌講師，很有興趣回答你這個問題。
對於大數據和Java語言的區別，我覺得還是很大的，有多大呢？可能就跟“建築工人與樓房的區別”一樣，當然這個比喻可能也不是很恰當，大約就是這樣吧。
為啥這樣說呢？
大數據：
大數據確切的說，它並不能算一門具體的技術，而是一種概念，一種大的技術範疇。大數據主要是用來處理，分析，存儲海量數據，對這些大量的數據進行加工處理等操作。大數據領域裡面涉及到Hadoop，hive，flink，hbase，java等各種具體的技術,看清楚，在這裡Java也可以為大數據的實現提供服務哦。所以可以說，Java可以幫助我們實現大數據的開發，Java就像是一個“建築工人"，它可以把各種數據原料整合在一起，構建出大數據這麼一個環境。
Java：
Java就是一門面向對象的高級編程語言，可以用Java實現Android，Web，Swing等各中軟件的開發，是一門具體的技術。
我從事互聯網開發10年，主要的研究方向集中在Java web微服務架構領域,Android移動端研發,HTML5前端方向，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信你一定會有所收穫。
如果有Java,Android,H5等開發方面的問題，或者是開發求職方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我。
一一哥Sun
請高興能回答你的問題！
首先要明確一點，大數據是一個行業方向，而Java是一門開發語言
大數據是什麼
大數據是近幾年的一個專業名詞，以海量數據為核心，產生數據分析結果的技術處理過程和處理方式。大數據本身不在於原始數據的多少，而在於通過大數據分析數據產生之後的應用數據的價值是什麼。
大數據最開始用的技術大家都認為是Hadoop，但實際上大數據處理的方式多種多樣，處理的技術語言可選性也很多，Java是其中一種，但並不是唯一的一種。 像C、GO、Python都可以處理大數據。
當然基於大數據的數據存儲和計算的要求，雲計算和大數據也算是共生共存的。
Java是什麼？
Java是一種跨平臺的開發語言，應用的場景很多， WEB，SERVICE，API，APP等等，算是目前各開發語言當中綜合能力最強的一種。目前來看市場中Java開發的就業機會還是最高的。
說到這裡，我想你應該能足夠解答你的問題了。
如果我的回答對你有幫助，請記得點贊收藏！
明哥讀世界
大數據指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。JAVA是一種編程語言。大數據可以用JAVA實現。下面是具體介紹。
大數據是一個概念包含幾個方面的內涵
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些“大”。
3. 數據多樣性:不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。
Java是面向網絡的程序設計語言，用來讓程序員創建應用程序，這些應用程序可以通過網絡下載，而且可在任何計算平臺上安全地運行。如果再加上萬維網和公司內部網體系，你將會擁有一個標準的網絡計算環境，Java作為一個分佈式的，面向對象的程序設計語言，可以讓位於任何地方的任何計算機應用網絡上的應用程序
--------------河南新華
慎談奧秘
大數據開發需要編程語言基礎，Java是世界上應用最廣泛的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵，同時還具有簡單性、面向對象、分佈式、健壯性、安全性、平臺獨立與可移植性、多線程、動態性等特點。
Java具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言，當下Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java，Java是大數據技術的主要支持言語，當下學大數據技術之前都會先學Java語言。
主流大數據框架hadoop、spark、HBase等離不開Java平臺
遷與遷尋
大數據學名為BigData,是前幾年新興起的一個IT名詞，偏算法和實現，又分為工程類和應用類。Java是一門開發語言，兩者本質上並無直接可比較的地方。但大數據本身也有非常多的開發語言來支持，所以如果就開發語言和能力來比較又會產生非常多的方向性。下面給您詳細描述下各自的行業描述和對應的細節。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。從技術上看，大數據與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分佈式架構。它的特色在於對海量數據進行分佈式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分佈式處理、分佈式數據庫和雲存儲、虛擬化技術。 隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關係型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分佈式文件系統、分佈式數據庫、雲計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
大數據目前可以使用的平臺很多，而且廠商也很多，如Cloudera、華為的版本、Hadoop等。
Java是一門面向對象編程語言，不僅吸收了C++語言的各種優點，還摒棄了C++裡難以理解的多繼承、指針等概念，因此Java語言具有功能強大和簡單易用兩個特徵。Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表，極好地實現了面向對象理論，允許程序員以優雅的思維方式進行復雜的編程 。Java具有簡單性、面向對象、分佈式、健壯性、安全性、平臺獨立與可移植性、多線程、動態性等特點 。Java可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分佈式系統和嵌入式系統應用程序等。
Java面向對象實現便捷、快訊的開發方式，很受學生、工程師歡迎，目前很多高校、職業院校開展Java課程學習，同事隨著互聯網、移動互聯網的發展，web、手機的開發更偏向輕便的Java語言。
立軍胡
一：兩者關係
java是計算機的一門編程語言；可以用來做很多工作，大數據開發屬於其中一種；
大數據屬於互聯網方向，就像現在建立在大數據基礎上的AI方向一樣，
他兩不是一個同類，但是屬於包含和被包含的關係；
java可以用來做大數據工作，大數據開發或者應用不必要用java，可以Python，Scala，go語言等。
二：發展：
java屬於語言，編程語言的發展未來說不準，至少現在java變成還是不錯的前景，大數據大部分框架都有java的支持或者底層是java寫的；
大數據的發展，概念可以理解為社會進步數據的巨量增加帶來的價值性利用，成為大數據的一個方向。就像AI建立在大數據的數據量的基礎上，未來會一直往技術前進的方向發展。
三：總結：
java目前算是主流，可以多學幾門語言，技多不壓身，百利而無一害對於開發；
大數據的這個方向，不會消失，只會隨著技術的發展更加智慧性。
IT從業者陳斌
大數據只是一個稱呼，表示可以對大量數據處理，分析出來一些趨勢，比如股票價格，豬肉價格等，而java語言是一種高級編程語言，可以開發軟件，也可以去作為大數據開發項目使用的語言，比如Hadoop，hive，flink，hbase。Java語言開發的軟件程序可以無需用戶去關心內存的分配。
Java學習愛好者
因為現在是大數據時代，Hadoop，flink等等技術都比較吃香，大數據主要是做數據的處理，需要一定的算法基礎，而做大數據至少需要一門開發語言作為支撐，很多人從事大數據選擇的都是Java語言，而單純的Java語言只是做開發的
