2017年大数据成为互联网行业茶前饭后必谈的话题，大数据的发展越来越好，越来越多的人选择大数据，希望进入大数据行业，捞得一桶金。可是，要想从事大数据都要学习哪些课程啊？大数据和java 是不是一回事啊？
肯定不一样!他们就不是一种技术。java是一门针对后台的高级网络编程语言，因为其自身的可跨平台型以及其针对问题的简单代码受到了很多人的喜爱和学习，所以java成为了很多企业的编程方面的开发工具。而大数据，就是通过一些技术的运用来解决庞大的数据问题的作用，这样，大数据技术就能够运用到现在的各行各业，对庞大数据的快速处理。
而java语言可以说是大数据底层的基础，这就是人们为什么经常把java和大数据连起来一起叫的原因，但这样并不代表java和大数据就是一样。
爱尚实训 大数据开发那接触大数据应该掌握哪些知识？
爱尚实训大数据研发组发现，很多同类培训机构所谓“大数据”机，85%基本讲的都是java/php数据或数据库学习（大数据课程含量不超过15%），而真实大数据，但真实大数据是hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、docker容器引擎、elasticsearch、并发编程等。（hrbasjy.org）
第一阶段：大数据基础,包括面向对象、重合 socket编程、多线程、反射、动态代理、jdbc、servlet、jsp、 mysql、sql语句操作以及java开发管理系统实战
第二阶段：hadoop生态技术实战包括：hadoop集群搭建及架构原理、 hdfs、 mapreduce、yarn、 hive、 hbase、 zookeeper、flume、azkaban、sqoop等周边技术、hadoop企业级项目实训
第三阶段：storm实时流计算实战包括： storm集群搭建及组件介绍、 topology程序开发及其原理、 storm任务提交流程及内部通信原理、 分布式消息队列kafka的使用及开发、 缓存数据库redis的使用及开发、 storm企业及项目实战
第四阶段：spark生态技术实战，包括：spark环境搭建、基础原理及运行架构、 scala、python程序开发、spark编程模型及程序设计、spark、sql与dataframe技术、spark streaming深入解析、 使用sparkmllib与机器学习算法进行数据挖掘、 大数据可视化的展现、 spark企业及项目实战
以上便是大数据的主要应该掌握的学习内容。相信在掌握了以上大数据专业知识后，学员们一定能够在将来的工作中得心应手，完成自己的职业理想。