学习大数据为什么要先学Java？

计算机编程语言有很多，目前用的多一点的就是Java，C++，Python等等。
       目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。
      不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。
      不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。       它不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
     Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。      Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。      Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等与传统的编程语言，如C、C++相比，Java能够更加容易上手，而比之微软平台的开发语言，如VB、MFC等，则有着跨平台运行的能力，尽管Java没有能够完全实现最初的一次编程、随处运行的口号，但是Java相比於其它较早的编程语言，仍然拥有极高的跨平台能力。       Java是一个强类型语言，它允许扩展编译时检查潜在类型不匹配问题的功能。Java要求显式的方法声明，它不支持C风格的隐式声明。这些严格的要求保证编译程序能捕捉调用错误，这就导致更可靠的程序。可靠性方面最重要的增强之一是Java的存储模型。        Java不支持指针，它消除重写存储和讹误数据的可能性。类似地，Java自动的“无用单元收集”预防存储漏泄和其它有关动态存储分配和解除分配的有害错误。Java解释程序也执行许多运行时的检查，诸如验证所有数组和串访问是否在界限之内。       异常处理是Java中使得程序更稳健的另一个特征。异常是某种类似于错误的异常条件出现的信号。使用try/catch/finally语句，程序员可以找到出错的处理代码，这就简化了出错处理和恢复的任务。
      最重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。