首先，當前大數據的技術體系還是比較龐大的，並不是所有大數據從業者都需要掌握Java編程，所以也並不是所有人在學習大數據的時候，都需要學習Java。
雖然Java作為一門流行程度比較高的全場景程式語言，在大數據領域有比較廣泛的應用，但是可以代替Java語言的程式語言也不少，比如Python、R、Scala、Go等程式語言也都可以完成大數據領域的編程任務。實際上，當前Python的應用更普遍一些，而且由於Python語言比較簡單易用，使用Python語言能夠在很多場景下提升開發效率。
從當前大數據領域的崗位劃分來看，主要分為大數據開發、大數據分析、大數據運維三大部分，這三大部分的很多細分工作崗位都需要掌握一定的編程知識，所以要想從事大數據領域的工作崗位，學習編程往往是繞不過去的。
大數據開發崗位可以劃分為兩大類，一類是大數據平臺開發，另一類是大數據應用開發，通常大數據平臺開發崗位屬於研發級崗位，而大數據應用開發屬於應用級崗位，應用級崗位往往與具體的行業領域關係密切。大數據平臺開發對於從業者的要求比較高，需要掌握的知識結構也相對要豐富一些，而且自身要具有較強的研發能力和技術攻關能力，當前有不少研究生會從事大數據平臺開發崗位。
Java語言在大數據平臺開發領域有比較普遍的應用，比如基於Hadoop的大數據平臺開發，通常都會採用Java語言。另外，Python也是大數據平臺開發崗位比較常見的程式語言之一。從當前的發展趨勢來看，未來Go語言在大數據平臺開發領域也許會有更大的空間，這主要得益於Go語言自身效率至上的設計模式。
相對於大數據平臺開發來說，大數據應用開發主要與行業應用場景關係密切，在工業網際網路時代，大數據應用開發的場景會非常多，而且這些大數據應用開發往往都是基於大數據平臺展開的，所以在開發門檻上也相對比較低。大數據應用開發可以採用的程式語言比較多，雖然Java也比較常見，但是在很多場景下，Python語言往往更方便一些。
大數據分析也是當前大數據領域非常重要的崗位之一，雖然近兩年大數據分析崗位的增速放緩，但是從長遠發展趨勢來看，大數據分析崗位的增量空間還是比較大的。大數據分析目前主要基於機器學習和統計學兩種方式，不論採用哪種方式，Java語言都不是唯一的選擇，實際上，在很多場景下，Python和R往往是更方便的選擇。
雖然大數據運維領域對於程式語言的要求並不高，但是掌握程式語言也能夠方便運維人員執行運維任務，從目前運維領域的應用情況來看，Python語言的應用更普遍一些，這主要還是得益於Python語言自身的方便性和擴展性。
最後，雖然學習大數據並不一定要學習Java語言，但是由於Java語言在生產環境下有很多應用，而且Java開發崗位往往對於從業者的要求並不高，所以如果學歷比較低，同時想增強自身的崗位競爭力，學習一下Java是不錯的選擇。
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