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最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
目前大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，高薪的代名词，完全属于“高大上”技术，但是其实很多人并不清楚大数据到底是做什么？用的什么语言进行操作处理？当数据的存储单位不断扩大，大数据技术是如何处理这些海量繁杂数据的呢？
为什么提到大数据的时候会经常提到java，java和大数据究竟有什么关系呢？
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在国外的社交媒体看到过一段关于大数据的描述：
Big Data is like teenage sex: Everyone talks about it, nobody really knows how
to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they
are doing it too。
这段话虽然有点调侃的意味，但也反映出其实很多人对大数据真正做什么的并不了解。
就目前来讲，大数据主要分三大技术领域和方向
方向一：Hadoop 大数据开发方向
方向二：数据挖掘、数据分析&机器学习方向
方向三：大数据运维&云计算方向
从现在招聘网站的信息来看无论哪个方向前景和钱景都很不错。
很多人都会问python和Java大数据有什么关系和区别呢？
简单来讲大数据工程师（Java）需要精通大数据的多个组件原理，熟练运用其进行业务开发，技能要求：Java、Scala，Hadoop，Hive，Spark，Zookeep等。
数据分析师（python）需要有一定的脚本语言基础，对数据敏感面，对常规唯独指标的概念和计算逻辑非常熟悉，对日志系统和统计系统有一定了解更好。技能要求：统计学常识，Hive
sql，python。
打个比喻的话，如果说大数据工程师（java）是一个军队，因为它是做整个生态系统的。那么python是特种兵，只是这个生态系统的一部分而已。从前景上看大数据工程师（Java）的发展更具优势。
目前流行的大数据Hadoop框架、mapreduce框架，很多部分都是用开源的Java语言编写。
大数据以Java技术为基础，所以有java基础的朋友学习大数据就会感觉容易得多。
DT时代，大数据的核心价值是从庞杂的数据背后挖掘和分析用户的行为习惯和爱好，其创造的价值与我们的生活息息相关，例如可以用大数据的分析来改善城市交通管理；可以分析人们的身体健康情况、保障市民的医疗和健康条件；还可以分析和防止犯罪行为等。一些实际商业案例如信用卡公司VISA使用Hadoop，能够将处理两年内730亿单交易所需的时间，从一个月缩减至仅仅13分钟；The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房等等。
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