題主，那個都好就業，主要是看你學的怎麼樣，強調一個觀念

java需要從前端到後端到資料庫的技能都有所掌握，目前就業多為web開發，主要掌握技能為html，js，java，sql等，注重介面和功能的開發、主流框架的使用、資料庫的設計和開發、系統的維護等。

大資料主要偏重後端和資料庫方面，掌握記憶體資料庫，關係和非關係型資料庫，hadoop系列的使用。資料量一般在t級別以上，因此對效能的要求比較高，維護的工作量比較大。

所以從現實的角度說，學習語言，深挖基礎是能有更多回報的選擇。在java的積累過程中，學習資料結構，學習演算法，學習cs基礎知識，學習jvm裡各種資料結構的實現，學習開源產品的思路，實現，規範，不足等，更容易體會到自己的成長，在機會來臨的時候也更容易把握。

補充：大資料領域很多細分的崗位：大資料分析師、資料開發工程師、資料探勘工程師、甚至是爬蟲工程師。分別解決資料統計分析報表類問題、平臺運維資料開發問題、資料深度挖掘類問題、資料來源獲取問題等，其實還有，就不細說了。資料分析類的偏SQL，當然也會經常用到一些指令碼語言進行資料的加工啊，等等，其中當然也包括python，這裡用java的少。資料開發工程師，基本屬於硬開發類了，由於大資料框架大多java，所以這也是java這在這裡流行的原因。資料探勘，傳統類的資料探勘，python是大愛，但是在分散式模式下，其實python的侷限性還是蠻大的，一些分散式機器學習庫，例如spark mllib啊之類的，之類用python其實就是乏力了。最後爬蟲這塊，可能很多人不認可他是屬於大資料的，但是可以查一下目前其實爬蟲與資料領域結合是越來越緊密了，最起碼我司爬蟲是屬於資料團隊的，而爬蟲基本也屬於python的天下了，當然java爬蟲也是有滴。最後，看題主怎麼取捨了！

相對來說，java上手有一點難度，當然學習大半年才能出來工作。出來圍繞java web開發（後臺系統，或者網站，比如淘寶京東之類）

大資料主要偏重後端和資料庫方面，掌握記憶體資料庫，關係和非關係型資料庫，hadoop系列的使用。資料量一般在t級別以上，因此對效能的要求比較高，維護的工作量比較大。

學好java，想轉大資料，還是比較簡單的。

但是，只要你現在行動起來。其實，it並不像你們想象的那麼難，需要數學邏輯好，需要英語水平棒。告訴你，所有行業都有初級的人做著初級的事。it也是如此。且it的初級能力者，其實基本上智商正常，入門之後都能勝任。

就java而言，百分之九十能勝任初級工程師，封頂8k左右。中級工程師，百分之60能勝任，封頂15k左右（其實也是熬出來的，每年調薪一次，五年後15k難道達不到？）。這裡說的百分比有個前提，你仍然有去進行正常的學習，這種學習深度以及難度，可能比你高中的滿分150的數學拿120分或者130分還要簡單，更是遠遠易於高數。至於所謂數學邏輯，英語水平，那都是高階，資深工程師所需要的了，這個就確實不是說學習能夠彌補，也是需要一定天賦。當然，有正確的學習方法，持並持之以恆，相信天賦一般的也能達到20k往上。

一、java

我稱之為常青樹，隨著大量java人才的產出，也造成了這個市場的飽和狀態。越來越多的java程式設計師開始轉行、也陸陸續續不斷有新的成員進來。一句話：市場有、看能力

二、大資料

大資料雖然並不是近年來才有的概念，但從2015、2016年才開始興起，在2017年徹底點爆。隨著網際網路、物聯網、人工智慧的不斷進步及傳統行業資訊化的提高，全行業對大資料需求急劇增長，造成了百萬+的人才缺口，發展前景一片光明.

其實大資料好多也是用的java語言（當然不一定非得java語言）。java語言應用面很廣，從早期的applets、servlets再到j2ee再到新的微服務，以及android手機端，java幾乎無所不涉及，與C、JavaScript一樣堪稱使用最廣泛的語言了。這裡java我估計說的是java web後臺吧。其實現在java web仍如日中天，雖然CRUD這種老掉牙的模式已有下降的趨勢。但隨著微服務、中臺、領域開發概念的興起，尤其產業網際網路2B的應用，java又煥發著勃勃生機。

至於大資料，這裡特指下狹義的大資料相關技術吧，幾年前火過一陣，隨著hadoop系列，分散式技術火的一塌糊塗，當時的大資料就像如今的AI。現在大資料也被AI概念給帶溝裡去了，分散式技術已經不重要了，一致性演算法也不管了，效能也不是重點。重點要跟AI有關，這個資料是智慧模型，智慧分析。總之呢？是有機器學習、深度學習、神經網路在裡面的。

總要趕上一波潮流。現在大資料不是潮流了，java web也老得掉牙了。所以呢。哪個選都一樣，因為如果追逐潮流，很快就都會過時的，而如果追逐長久發展和深入學習，則選哪一個都可以。

作為一名IT從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，大資料是一個比較大的技術體系，涉及到一系列技術，而Java本身是一門程式語言，二者之間並不矛盾，而且在大資料領域也有很多場景會使用到Java語言。所以，學習大資料技術也可以從Java程式設計開始學起。

從當前大的發展前景來看，大資料領域的人才需求前景還是比較廣闊的，近兩年來大資料領域的人才招聘也越來越多，雖然當前IT行業還主要在招聘研發型人才（研究生），但是隨著大資料技術的逐漸落地應用，應用型大資料人才的需求量也會越來越大。從這個角度來看，當前選擇學習大資料技術是比較不錯的選擇。

學習大資料技術通常要經歷三個階段，第一個階段是程式語言階段，在選擇具體的程式語言時，可以重點考慮一下Java和Python，這兩門程式語言都是全場景程式語言，而且目前的應用也非常普遍。通常來說，Python語言的學習難度要小一些，但是從業難度卻要大一些，因為目前Python開發崗位往往都集中在大資料和人工智慧領域。

第二個階段是學習大資料平臺階段，這個階段需要學習的內容還是比較多的，而且也具有一定的難度。大資料平臺可以從開源平臺開始學起，比如Hadoop、Spark就是不錯的選擇。由於大資料平臺涉及到一系列功能元件，包括儲存、計算、同步等等，所以學習週期也會相對長一些。

第三個階段就是實踐階段，大資料實踐要有一定的場景支撐（資料中心），所以實踐階段通常要在實習崗位上來完成。另外，大資料實踐也需要一定的行業知識，這往往需要一個積累的過程。

培訓大資料的前景要好一些。

當然學習大資料前首先需要學習好Java開發，Java開發是必須掌握的。當然大資料學習難度要大很多適合於基礎比較好的同學學習。

Java工程師適合做程式設計師，需求量大，容易找工作，薪水相對要低一些，適合於一些中等資質的學生學習，當然現在不鼓勵非專業的學生轉行學習了，現在Java程式設計師的就業風口已過。

大資料工程師代表未來的方向，將來的應用相當廣泛，前景一片光明，教育部也在大力佈局大資料專業設定與建設。當然學習的難度要大些，鼓勵資質比較好的同學學習。

近幾年網際網路的發展越來越好，在國外，Java程式設計師已經成為高薪以及穩定職業的代表，

雖然國內的有些程式設計師很苦逼，但是那只是少數，

按照國外的大方向來看，程式設計師還是一個很吃香的職業。

根據程式語言的流行程度，

Java語言排名現在基本是在程式語言排行榜前幾位，

而且java技術易學就業廣，適合零基礎的學生。