只有这样,书写代码时才能代码规范,逻辑清晰.java基础需要学习一下几方面：
**,掌握静态方法和属性.
java中大量应用了静态方法和属性，这是一个通常的技巧。
但是这种技巧在很多语言中不被频繁地使用。
理解静态方法和属性对于理解类与对象的关系是十分有帮助的，在大量的Java规范中，静态方法和属性被频繁使用。
因此学习者应该理解静态方法和属性。第二:重视接口.
在框架使用上,很多需要用到动态代理,那么就需要注意接口的使用.第三:学好集合框架.
Java描述复杂数据结构的主要方式是集合框架。
Java没有指针，而是**强大的集合框架描述数组、对象数组等复杂的数据结构。
学好这些数据结构的描述方法对于应用程序编写，特别是涉及到服务器方、3层结构编程至关重要。
程序员在这个时候不能再用诸如数据库结果集之类的结构描述数据了。第四:异常处理.
程序异常有运行时异常,和非运行时异常,那么我们需要处理好运行异常,代码才能健壮.第五:理解多线程.
程序员应该了解的是多线程原理和多线程安全，这对于今后准确地把握程序是至关重要的。
例如JSP中编写到不同的位置对于多个用户环境的安全影响完全不同，
又如着名的SuperServlet是每一个访问作为一个进程，但是每一个页面是一个线程，和Servlet正好相反，对程序的性能和安全的影响有天壤之别。其次:主流框架知识要掌握.
那么就需要熟练掌握Mybatis,Spring,SpringMVC等常用框架.这是作为程序员要掌握的基础框架.
当然,如果想找到*,我们还需要掌握先进的框架,例如SpringBoot,SpringCloud,dubbo,redis,solr,activeMQ,FastDfs等等......
受互联网+概念的催化，当今*在线教育市场，互联网，电商等行业的发展可谓是百花齐放、如火如荼。想进入这类高*企业需要掌握微服务架构。
掌握微服务就应该知道微服务中常遇到问题，例如微服务的雪崩效应。
表现在服务与服务之间调用，当其中一个服务无法提供服务可能导致其它服务也死掉，比如：单点登录服务调用用户信息服务查询用户信息，由于用户信息服务无法提供服务导致单点登录服务一直等待，从而导致用户登录、用户退出功能无法使用，像这样由一个服务所引起的一连串的多个服务无法提供服务即是微服务的雪崩效应。
国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师，但实际上国内几乎没有研发项目，只能叫做开发。开发程序员的工作大多是重复性劳动，容易产生疲惫感，*在工作2-5年内就达到了一个峰值，再要提升就比较困难，这样就导致了很多程序员最终转行做了其他行业。
JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为**的编程语言*，很多人想进入IT行业，**的**门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用JAVA语言完成，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。
现在学习JAVA的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，根据目前的行业动态，JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面也越来越容易被年轻一代赶超，因为JAVA程序员的加班时间过长导致，所以大批JAVA工程师前辈已经先一步进军大数据了。下面我们来分析一下大数据在未来的优势：
市场需求量大
经常调查显示，去年有很多大小互联网公司都在布局大数据。而目前大数据方面的人才依旧十分紧缺，比如大数据生态Spark需要的Scala工程师。基于Java和Scala等技术密切的关系，有些大数据公司会瞄准JAVA工程师，**培养转而成为大数据工程师。
如果你先一步在学习JAVA的基础上再学习一些大数据的知识，那么将来你在公司的竞争力会明显大于一般的JAVA工程师，甚至可能提前一步进军大数据行列。
就业方向广泛
JAVA大数据的人才以后可以进行的工作有很多种，下面举几个例子：
（1）大数据开发工程师
基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。
（2）大数据分析师
负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和*的专业人员。以及**使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。
（3）Android工程师
Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，其源代码是Java。所以市场上见到的手机系统例如MIUI，阿里云，乐蛙等，都是修改源代码再发行的。Java做安卓不单单是指系统，还有APP对于更多的开发人员来说，他们更多的时间是花在开发APP上面。
还有很多其它职位比如大数据挖掘等就不一一说明了。
行业起薪高
**这篇文章我相信大家对JAVA大数据行业都有一点了解，在这个大家都呼吁的大数据时代，转型做JAVA大数据是一个非常好的选择，我相信即使几年以后大数据依旧是一个很好的领域。
在美国，大数据工程师平均年*达17.5万美元，在***的互联网公司里，大数据工程师的薪酬也比同级别的其他职位高出30%以上。在未来若干年内大数据工程师都会是供不应求的状况，指望大学培养出合格的大数据人才有如天方夜谭，因此程序员们，你们的春天到了！
