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Java大數據的應用領域非常的廣泛，可以簡單分為幾類：

1.基礎大數據服務平臺，大中型的商業應用包括我們常說的企業級應用(主要指復雜的大企業的軟件系統)、各種類型的網站等。

2.數據分析領域，例如圖像分析，語音識別，空間分析，用戶分析，可視化等。

3.各種數據源的建立，氣象，交通，媒體娛樂等領域數據市場的形成。

大家都知道Java的精密，強大，擁有其它語言不可替代的性能和可維護性，早已經是成為最受歡迎的編程語言之一，很多人想進入IT行業，首選的第一門語言就是JAVA。但是，在未來10年肯定是大數據的天下，人工智能的爆發，將會有大量企業會進入大數據領域，所以Java大數據處理技術才是最硬的技術。

從技術的角度來看主要是這幾個版塊，也和大數據的技術流程有關：

沒有Java，甚至不會有大數據的大發展，Hadoop本身就是用Java編寫的。當你需要在運行MapReduce的服務器集群上發布新功能時，你需要進行動態的部署，而這正是Java所擅長的。

大數據領域支持Java的主流開源工具：

1. HDFS

HDFS是Hadoop應用程序中主要的分布式儲存系統， HDFS集群包含了一個NameNode(主節點)，這個節點負責管理所有文件系統的元數據及存儲了真實數據的DataNode(數據節點，可以有很多)。HDFS針對海量數據所設計，所以相比傳統文件系統在大批量小文件上的優化，HDFS優化的則是對小批量大型文件的訪問和存儲。

2. MapReduce

Hadoop MapReduce是一個軟件框架，用以輕松編寫處理海量(TB級)數據的并行應用程序，以可靠和容錯的方式連接大型集群中上萬個節點(商用硬件)。

3. HBase

Apache HBase是Hadoop數據庫，一個分布式、可擴展的大數據存儲。它提供了大數據集上隨機和實時的讀/寫訪問，并針對了商用服務器集群上的大型表格做出優化——上百億行，上千萬列。其核心是Google Bigtable論文的開源實現，分布式列式存儲。就像Bigtable利用GFS(Google File System)提供的分布式數據存儲一樣，它是Apache Hadoop在HDFS基礎上提供的一個類Bigatable。

4. Cassandra

Apache Cassandra是一個高性能、可線性擴展、高有效性數據庫，可以運行在商用硬件或云基礎設施上打造完美的任務關鍵性數據平臺。

在橫跨數據中心的復制中，Cassandra同類最佳，為用戶提供更低的延時以及更可靠的災難備份。通過log-structured update、反規范化和物化視圖的強支持以及強大的內置緩存，Cassandra的數據模型提供了方便的二級索引(column indexe)。

5. Hive

Apache Hive是Hadoop的一個數據倉庫系統，促進了數據的綜述(將結構化的數據文件映射為一張數據庫表)、即席查詢以及存儲在Hadoop兼容系統中的大型數據集分析。Hive提供完整的SQL查詢功能——HiveQL語言，同時當使用這個語言表達一個邏輯變得低效和繁瑣時，HiveQL還允許傳統的Map/Reduce程序員使用自己定制的Mapper和Reducer。

6. Pig

Apache Pig是一個用于大型數據集分析的平臺，它包含了一個用于數據分析應用的高級語言以及評估這些應用的基礎設施。Pig應用的閃光特性在于它們的結構經得起大量的并行，也就是說讓它們支撐起非常大的數據集。Pig的基礎設施層包含了產生Map-Reduce任務的編譯器。Pig的語言層當前包含了一個原生語言——Pig Latin，開發的初衷是易于編程和保證可擴展性。

未來，Java大數據技術人才才是王道，Java句有經點的編程語言特性，而大數據擁有時代潮流性，兩者的結合將是天作之和。