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【摘要】为了更加深入的了解Jave编程语言，在大数据的开发过程中发挥高效和快速的优势。Jave编程语言在大数据开发过程中的应用，主要具有基础性、语法结构简洁以及跨平台等特点。本文针对Jave编程语言在大数据开发中的应用展开探究，对Jave在大数据开发过程中的具体应用进行分析，希望能够对相关业内人士的研究提供参考建议。
【关键词】Java编程语言;大数据;开发
智能化呈快速发展的当下，大数据技术随之不断发展推进，所予以应用的开发技术呈现出多样化特征，其中Java编程语言的应用最为广泛，且拥有独特优勢。相对于其他编程语言，Java功能强大，而且简单易学，所拥有的大量开源库可使整个开发过程简化。而且，Java在予以大数据问题处理时，在成本控制、程序迁移、设备性能等诸多方面均拥有更多优势。本文即针对大数据开发中Java的应用展开相关研究，以实现利益最大化。
一、Java编程语言于大数据开发中应用的特点
（一）语法结构简洁
Java编程语言作为面向对象的语言，在开发程序的过程中，需要和人们的日常思维相匹配。Java语法特性具有简洁明了的特点，相对来说，C++和C语言的语法特性就较为复杂，对于初学者来说，有较强的难度，不利于初学者的学习，同时程序的代码和编程逻辑也较为复杂，但Java编程语言就很好的避免了这些问题[1]。对于研发人员而言，在进行程序设计工作的过程中，结构整体的复杂性，是一个核心的考究环节，Java语法结构的简洁性能够大幅度减少研发人员在程序设计和实现等环节的工作难度，并有效降低工作的出错概率，从而有效提高整体程序的研发效率，并对程序的整体结构进行简化，让后期的维护也更加简单。除此之外，Java程序语言还有庞大的第三方类库，例如解析HTML，相对来说，C语言等就需要研发人员自主编写解析算法库。因此，语法结构的简洁性能够帮助程序员，以更优雅的形式来展开复杂程序的研发。
（二）大数据开发的基础语言
就目前而言，Hadoop已经是大数据代名词，其中包含了HDFS、YARN、MapReduce等组件，这些组件又分别具有储存数据、概念体现以及数据信息处理计算的功能，能够帮助大数据背景下其它软件的正常运行。Hadoop和其他的组件都是由Java编程语言所开发的，工作人员想要掌握Hadoop，首先就需要熟练掌握Java编程语言[2]。研发人员在对大数据的不同组件学习的过程中，首先就需要对相应的组件展开深入研究，了解相应的源代码。相对而言，当大数据的组件是使用较为冷门的编程语言所构成的，那么当研发者在学习的过程中，还需要学习相应的知识，才能够真正的读懂源代码，不可避免的就会消耗大量的时间和精力，因此，以Java编程语言作为大数据开发的基础语言，有着极强的优势。
（三）可跨平台
无论哪个编程语言，如果能够实现跨平台的功能，那么就能够大幅度降低研发人员的工作量。C语言等编程语言的跨平台性都难以和Java编程语言持平。就目前而言，大数据以及相应的软件运行复杂程度较高，单一的操作系统已经难以保证软件运行的稳定性和效率，Java跨平台的特性能够大幅度提高，大数据的研发效率，并有效提高系统的稳定性，以及后期维护工作的开展。
二、Java编程语言在大数据开发中的应用
就目前而言，社会生产和运行都离不开大数据的影响，在大量的研发人才支持下，推动着大数据在各行各业有了越来越广泛的应用，同时也大幅度降低了不同行业的应用门槛[3]。例如商务领域的精准营销、医疗行业的医生诊断等，都能够通过对大数据的应用来有效提高该行业的智能化水平，在大数据得以普及的同时，也促进着Java编程语言的快速发展，有效提高了在大数据研发当中的地位。随着5g技术的普及，更进一步推动着大数据技术的发展，人们的日常生活以及生产都和大数据的发展息息相关，但大数据深度以及研发工作的开展，都需要Java编程语言作为支撑。Java编程语言，以其快平台的优势能够有效适应大数据的复杂程度，更具备解释性、面向对象、简单、健壮性、分布式、开源、安全性、结构中立动态性等优点，让Java编程语言在大数据开发中应用的过程中，能够相互促进和谐发展。
总结
随着科学技术的飞速发展，大数据技术在各行各业有了广泛的应用，在大数据技术的研发过程中，通过对Java编程语言的有效应用，共同构建了高效开发的运行模式。而Java编程语言作为当前的主流研发语言之一，在我国已经具备成熟完善的语言体系和人才数据库，在未来的发展过程中，能够在越来越多的领域发挥更大的作用。
参考文献：
[1]王振. 基于大数据背景Java编程语言创新研究[J]. 电脑知识与技术，2021，17（03）：101-102.
[2]蒋道霞，秦媛媛，何玉林. 基于“线下+线上”的大数据编程环境构建实践[J]. 职业教育（中旬刊），2020，19（12）：66-68.
[3]李志钦，桑园. Java编程语言在大数据开发中的应用[J]. 黑龙江科学，2020，11（22）：96-97.
[4]李智博. Paraxle：一种面向大数据和科学计算的高性能领域特定语言[D].华南理工大学，2019.
【关键词】Java编程语言;大数据;开发
智能化呈快速发展的当下，大数据技术随之不断发展推进，所予以应用的开发技术呈现出多样化特征，其中Java编程语言的应用最为广泛，且拥有独特优勢。相对于其他编程语言，Java功能强大，而且简单易学，所拥有的大量开源库可使整个开发过程简化。而且，Java在予以大数据问题处理时，在成本控制、程序迁移、设备性能等诸多方面均拥有更多优势。本文即针对大数据开发中Java的应用展开相关研究，以实现利益最大化。
一、Java编程语言于大数据开发中应用的特点
（一）语法结构简洁
Java编程语言作为面向对象的语言，在开发程序的过程中，需要和人们的日常思维相匹配。Java语法特性具有简洁明了的特点，相对来说，C++和C语言的语法特性就较为复杂，对于初学者来说，有较强的难度，不利于初学者的学习，同时程序的代码和编程逻辑也较为复杂，但Java编程语言就很好的避免了这些问题[1]。对于研发人员而言，在进行程序设计工作的过程中，结构整体的复杂性，是一个核心的考究环节，Java语法结构的简洁性能够大幅度减少研发人员在程序设计和实现等环节的工作难度，并有效降低工作的出错概率，从而有效提高整体程序的研发效率，并对程序的整体结构进行简化，让后期的维护也更加简单。除此之外，Java程序语言还有庞大的第三方类库，例如解析HTML，相对来说，C语言等就需要研发人员自主编写解析算法库。因此，语法结构的简洁性能够帮助程序员，以更优雅的形式来展开复杂程序的研发。
（二）大数据开发的基础语言
就目前而言，Hadoop已经是大数据代名词，其中包含了HDFS、YARN、MapReduce等组件，这些组件又分别具有储存数据、概念体现以及数据信息处理计算的功能，能够帮助大数据背景下其它软件的正常运行。Hadoop和其他的组件都是由Java编程语言所开发的，工作人员想要掌握Hadoop，首先就需要熟练掌握Java编程语言[2]。研发人员在对大数据的不同组件学习的过程中，首先就需要对相应的组件展开深入研究，了解相应的源代码。相对而言，当大数据的组件是使用较为冷门的编程语言所构成的，那么当研发者在学习的过程中，还需要学习相应的知识，才能够真正的读懂源代码，不可避免的就会消耗大量的时间和精力，因此，以Java编程语言作为大数据开发的基础语言，有着极强的优势。
（三）可跨平台
无论哪个编程语言，如果能够实现跨平台的功能，那么就能够大幅度降低研发人员的工作量。C语言等编程语言的跨平台性都难以和Java编程语言持平。就目前而言，大数据以及相应的软件运行复杂程度较高，单一的操作系统已经难以保证软件运行的稳定性和效率，Java跨平台的特性能够大幅度提高，大数据的研发效率，并有效提高系统的稳定性，以及后期维护工作的开展。
二、Java编程语言在大数据开发中的应用
就目前而言，社会生产和运行都离不开大数据的影响，在大量的研发人才支持下，推动着大数据在各行各业有了越来越广泛的应用，同时也大幅度降低了不同行业的应用门槛[3]。例如商务领域的精准营销、医疗行业的医生诊断等，都能够通过对大数据的应用来有效提高该行业的智能化水平，在大数据得以普及的同时，也促进着Java编程语言的快速发展，有效提高了在大数据研发当中的地位。随着5g技术的普及，更进一步推动着大数据技术的发展，人们的日常生活以及生产都和大数据的发展息息相关，但大数据深度以及研发工作的开展，都需要Java编程语言作为支撑。Java编程语言，以其快平台的优势能够有效适应大数据的复杂程度，更具备解释性、面向对象、简单、健壮性、分布式、开源、安全性、结构中立动态性等优点，让Java编程语言在大数据开发中应用的过程中，能够相互促进和谐发展。
总结
随着科学技术的飞速发展，大数据技术在各行各业有了广泛的应用，在大数据技术的研发过程中，通过对Java编程语言的有效应用，共同构建了高效开发的运行模式。而Java编程语言作为当前的主流研发语言之一，在我国已经具备成熟完善的语言体系和人才数据库，在未来的发展过程中，能够在越来越多的领域发挥更大的作用。
参考文献：
[1]王振. 基于大数据背景Java编程语言创新研究[J]. 电脑知识与技术，2021，17（03）：101-102.
[2]蒋道霞，秦媛媛，何玉林. 基于“线下+线上”的大数据编程环境构建实践[J]. 职业教育（中旬刊），2020，19（12）：66-68.
[3]李志钦，桑园. Java编程语言在大数据开发中的应用[J]. 黑龙江科学，2020，11（22）：96-97.
[4]李智博. Paraxle：一种面向大数据和科学计算的高性能领域特定语言[D].华南理工大学，2019.