JavaEE 学大数据是否掌握 JavaSE 和 Linux 就够了？
引言
如果你是学习大数据的童靴，可能经常在网上看到一些公众号或博客告诉你，学习大数据基础部分只需要掌握 JavaSE 和 Linux 就够了，至于 JavaWeb 和 JavaEE 简单了解一下就可以了，因为它们和大数据关系并不大，没啥交集，不用浪费时间去学习和掌握啦。
那学习大数据是否有必要学习 JavaWeb&JavaEE 呢？
还记得之前讲前后端分离的文章，我把 Web 前端(html、css、js、jquery、bootstrap等）比作演员，把 Web 后端（JavaWeb&JavaEE）比作导演和剧本。前端如同演员提供用户交互的界面，而后端如同导演和剧本处理前端请求和保存用户数据。
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当数据量比较小，也就是剧本并不复杂，这时候似乎还没有大数据什么事。比如做一个中小型企业信息管理系统呀，一共就几百号人，产生几千到几万条数据记录，这时杀鸡根本不需要大数据这把牛刀。
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当数据量比较大，也就是剧本很复杂（比如要拍摄历史大剧），这时候 Web 后端（JavaWeb&JavaEE）处理海量的数据就已经有点扛不住了，现在终于轮到大数据出马了。
大家搞懂了这层关系以后，我们再来看看，假设没有 Web 前端和 Web 后端，现在就只有大数据，换句话说演员和导演没了，只剩下剧本，是否以后观众要看电视剧，直接把剧本丢过去，说自己看吧，你要的数据都在里面。
你可以会说，也许我学了大数据进公司就只负责写剧本也说不定，这样我就不用学什么前端和后端了。
只能说想法很美好，不过现实很骨感。首先，你得保证你进的是大公司；其次，你还得保证公司分工很明确，有专门做前端的，专门做后端的，还有专门做大数据的。但是，很遗憾，中小型公司可分得没有这么细，不相信你可以问一下正在做大数据的朋友。进中小公司的话，搞不好，你演员、导演和剧本通吃也说不定，也就是自编自导自演，哈哈！
学习大数据是有必要学习后端（JavaWeb&JavaEE）开发
我认为有三方面的原因：
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大数据开发也需要落地，就好比再好的剧本也需要有导演和演员嘛，而 JavaWeb&JavaEE 就可以做落地应用的技术，将大数据处理的结果发送给前端，最终以网页或微信小程序的方式呈现给用户看。
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JavaWeb&JavaEE 具备整合资源的能力，业务系统的大数据化都要需要JavaWeb&JavaEE 的整合能力。
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现在很多大数据开发人员往往身兼数职（特别是中小型企业），因此掌握 JavaWeb&JavaEE开发技术可以提升自己的职场竞争力，更好的适应企业需求。
请记住，大数据的学习是一个比较漫长的过程，建议跟着项目学习，不脱离联系实际项目的学习方式，这样才能学以致用，而不是纸上谈兵哈。
学习大数据必备技能有哪些
入门阶段：JavaSE、JavaWeb&JavaEE、Linux、Hadoop、Redis、Kafka、Storm、Hive、Spark等
进阶阶段：机器学习算法、数据可视化、Lambda架构、Kappa架构、Kylin、Aluxio等。
技术实在太多，还有很多技术也很重要，就不一一列举了啦。
总结
大数据最终是需要项目实际落地的，如果你对项目一无所知，只掌握大数据相关技术，那么很多项目你都难以胜任。
