Java和安卓那个前景好？

一、Java和安卓那个前景好？

java作为一种时髦的开发工具，拥有非常完善的体系。

当它还没有出现时，谁也不曾想过会有这样一种程序语言改变许多人的生活或工作，

也给程序界带来翻天覆地的变化。

直至今天，java程序开发一直是一个热门行业，

诞生的时间长不代表它已过时，而是说明java程序开发的技术越来越成熟。

java从诞生至今，一直未被大家抛弃，

虽然有各种新兴的程序语言出现，但是java依然得到程序员的青睐。

很多科班出身的学员如果想继续深造，或者非科班出身的毕业生想学java，

来我们这正规的学校不失为一条好的出路。

毕业后由就业老师推荐就业，无需担忧就业问题！

二、java怎么输入数据？

1.用Scanner类：

import java.util.Scanner;

public static void main(String [] args) {

Scanner sc = new Scanner(System.in);

System.out.println("请输入你的姓名：");

String name = sc.nextLine();

System.out.println("请输入你的年龄：");

int age = sc.nextInt();

System.out.println("请输入你的工资：");

float salary = sc.nextFloat();

System.out.println("你的信息如下：");

System.out.println("姓名："+name+"\n"+"年龄："+age+"\n"+"工资："+salary);

}

这段代码已经表明，Scanner类不管是对于字符串还是整型数据或者float类型的变量，只需做一点小小的改变，就能够实现功能。

2.其中Scanner in = new Scanner(System.in);这一句是关键。这一句的意思是：通过new Scanner(System.in)创建一个Scanner，控制台会一直等待输入，直到敲回车键结束，把所输入的内容传给Scanner，作为扫描对象。

然后如果想要获取输入的内容，就需要调用Scanner的nextLine()方法，因此就用到了String name = in.nextLine()，int age = in.nextInt()，double height = in.nextDouble()这三句来获取输入的内容。

3.运行一下就会发现程序并没有让你输入苹果的英文，而是直接回车了，那是因为你输入完年龄之后的那个回车被nextLine()吃掉了，因此它并没有输出什么，但如果用in.next()的话，它是可以输入的。（下面是两种运行结果）

区别：nextLine（）方法返回的是Enter键之前的所有字符，它是可以得到带空格的字符串的。

next（）会自动消去有效字符前的空格，只返回输入的字符，不能得到带空格的字符串。

三、java和java大数据区别

Java和Java大数据区别

Java作为一种广泛应用的编程语言，在软件开发领域有着重要的地位。与此同时，随着大数据技术的兴起，Java在大数据领域的应用也日益增多。本文将探讨Java和Java大数据之间的区别，帮助读者更好地理解它们各自的特点和应用场景。

Java

Java是一种面向对象的编程语言，由Sun Microsystems公司于1995年推出。它具有平台无关性、跨平台性和良好的可维护性等优点，被广泛应用于企业级软件开发、移动应用开发、云计算等领域。Java在软件开发中有着举足轻重的地位，许多大型企业和组织选择Java作为其主要的开发语言。

Java的语法结构清晰、易学易用，适合各种规模的项目开发。其强大的生态系统和丰富的类库使开发者能够快速、高效地构建应用程序。Java的跨平台性让开发的程序可以在不同的操作系统上运行，具有良好的可移植性。

Java的特点：

• 面向对象
• 跨平台性
• 丰富的类库
• 良好的可维护性
• 广泛应用

Java大数据

Java大数据是指Java在大数据处理和分析领域的应用。随着互联网和移动互联网的发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据的需求。大数据技术应运而生，成为了解决海量数据处理和分析难题的重要工具。

Java作为一种稳定、成熟的编程语言，在大数据领域有着不可替代的地位。众多大数据处理框架如Hadoop、Spark等都是基于Java语言开发的，通过Java语言可以实现大规模数据的分布式处理和计算，提高数据处理效率。

Java大数据的特点：

• 适应大规模数据处理
• 与大数据框架集成
• 稳定可靠
• 丰富的库支持
• 支持分布式计算

区别对比

Java和Java大数据虽然都是基于Java语言，但在应用场景和特点上有着明显的区别。Java更侧重于通用的软件开发，面向对象的特性使其适用于各种类型的应用程序开发。而Java大数据则专注于海量数据的处理和分析，通过大数据技术提供了高效、快速的数据处理方案。

在学习Java和Java大数据时，需要分别关注它们的特点和用途。对于想要从事软件开发的人员，掌握Java语言的基础和应用是必不可少的；而对于涉及大数据处理的人员，则需要深入了解Java大数据技术，学习如何利用Java语言实现大规模数据处理和分析。

总的来说，Java是一种通用的编程语言，适用于各种软件开发场景；而Java大数据则是Java在大数据领域的具体应用，旨在解决大数据处理和分析方面的挑战。学习Java和Java大数据可以为不同领域的开发人员提供更广阔的发展空间和机会。

希望通过本文的介绍，读者能够更好地理解Java和Java大数据之间的区别，为自己的学习和职业发展提供参考和帮助。

四、java和phyon那个发展前景较好？

谢邀！

回答楼主问题

目前来看，在国内Java和Python的发展前景都还不错。

当然了，这个回答是针对Java和Python这两个编程行业来说的。

如果楼主的意思是针对个人，学习Java还是Python能获得更好的工作前景；

这样的话，我个人觉得，只要熟练掌握了其中一种编程语言，都会有很好的发展！

Java的优势

首先根据TIOBE排行榜，大家可以看出：Java霸榜很久了！

这个数据是什么意思呢？简言之就是：使用Java的人很多！

Java非常流行，特别是在国内，这是不争的事实。特别是做企业开发和网站开发领域，Java可以说占了很大的比例。

这一现象的直接影响就是：

如果你也使用Java做开发，出现了问题，去百度或者Google检索，一定能得到非常多的解决方案；

另外由于流行程度高，第三方的框架和库也很丰富，选择余地非常大。这样给项目的开发提供了非常大的支持。

Python的优势

Python也是使用率相当高的一门语言，基本就是徘徊在TOP5左右的位置。

而且由于这几年人工智能，大数据，数据挖掘的兴起，Python作为人工智能内领域独领风骚的编程语言，一度成为相当炙手可热的工具。

另外由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。

值得一提的是，在我国，Python已经被多个省份列入高考科目。

也就是说，越来越多的高考生会考Python。Python将会在未来的时间里，成为一个相当火热的编程语言。

Java的不足

木辛老师在之前的回答里，也提到过一些Java的不足。

总的来说，还是定位在它的开发效率和运行效率上；另外构建的项目臃肿，耗费硬件资源过大，也是摆在Java程序员们面前很头疼的事情。

当然了，这些个理由并不能否定Java，我们单单摘出Core Java。从它的设计和实现上，我们可以看到，这门语言的优势是非常巨大的。

所以，一种编程语言是否优秀，不仅要看自身的设计，还要看开发者的实现。

Python的不足

由于Python是一门胶水语言，是边解释，边执行的解释性语言，其运行效率可想而知。

如果使用相同的算法，实现相近的需求的话，在性能方面肯定不及Java，更比不了C和C++。

但是，正是由于他的这总特性，更多的研究人员和开发者，也选择了Python做快速开发和科学研究。

总之，语言本身没有好坏之分，具体实现和场景决定了谁更适合。

Java和Python到底选择哪个

刚才也提到了：具体场景下，哪个语言更适合工作，更能高效、稳健的实现需求，那么它就是最合适的语言。

当然了，编程语言知识工具，如果想让自己的程序更优秀，除了培养更优秀的编程习惯，还需要掌握更多更优秀的算法。

一般情况下，

Java适用于企业项目开发，对安全性要求极高的组件，可以考虑Java。毕竟Java经过了很多科研人员和开发者的智慧和实战的淬炼。

Python还是适用于人工智能和大数据，毕竟科学家和研究人员更喜欢语法简洁、计算库丰富的Python。

总结一下

个人觉得，不论是哪种编程语言，发展前景都会很不错。毕竟社区在那里支持着，企业需求在那里等待着呢！

针对个人来说，选择哪种编程语言，完全取决于个人的掌握程度。掌握的好，就能应对各种挑战，也就能给个人带来更大的机遇。

希望我的回答能帮助到您，如果有错误敬请批评指正。谢谢！

五、netbeans和Eclipse那个编写java效率更高？

　　netbeans相对来说效率更高些 　　netbeans目前来说对于Java的标准支持的比较快，比如swing设计器，JSF支持等等，由于和oracle/sun的嫡系关系，附带的glassfish也支持最新的Java EE标准。 　　Eclipse当然会迎头赶上，因为使用者和插件众多，资料也多，还是更习惯用Eclipse，但要是做桌面swing开发，Eclipse里面的设计器还是要差些的。 　　但比如说想开发Android，Google官方出的那个ADT好像只能安在eclipse上（尽管听说netbean也有android插件），所以最好的选择了。

六、java 和大数据

Java与大数据

随着大数据时代的到来，Java作为一门广泛使用的编程语言，在大数据领域发挥着越来越重要的作用。本文将探讨Java在大数据处理方面的优势，以及如何使用Java进行大数据分析。

首先，让我们了解一下Java在大数据处理方面的优势。Java是一种面向对象的编程语言，具有强大的数据处理能力。它提供了丰富的数据处理库和工具，如Apache Hadoop和Apache Spark等，这些库和工具可以轻松地处理大规模数据集。此外，Java还具有跨平台兼容性，可以在各种操作系统上运行，这使得Java成为大数据处理领域的一种理想选择。

在Java中，我们可以使用多种方式进行大数据分析，其中一种常见的方法是使用Java编写MapReduce程序。MapReduce是一种大数据处理模型，它将数据集划分为多个小任务，并将这些任务分配给集群中的多个节点进行处理。Java提供了MapReduce库，可以轻松地编写MapReduce程序，从而实现大规模数据集的并行处理。

除了MapReduce之外，Java还提供了其他一些用于大数据处理的技术，如分布式缓存系统Redis和消息队列RabbitMQ等。这些技术可以帮助我们更好地处理大数据流，提高数据处理的效率和准确性。

如何学习Java在大数据领域的应用

对于想要学习Java在大数据领域应用的开发者来说，首先需要掌握Java编程语言的基础知识。在此基础上，可以学习一些与大数据处理相关的库和工具，如Hadoop、Spark等。此外，还可以通过阅读一些开源项目和案例分析来加深对Java在大数据领域应用的理解。

对于初学者来说，建议从简单的数据分析和数据处理任务开始，逐步扩展到更复杂的大数据项目。可以通过参加相关的培训课程、阅读技术文档和参与社区论坛等方式来获取更多的学习资源和支持。

总结来说，Java在大数据领域具有广泛的应用前景，通过掌握Java编程语言和相关技术，我们可以更好地处理大规模数据集，提高数据处理的效率和准确性。对于想要进入大数据领域的开发者来说，学习Java将是一个非常有价值的选择。七、JAVA和C语言差别大吗？

很多零基础的小白只是因为IT行业薪资高，所以才想学一门IT技术，但是由于对IT行业并不了解，所以不知道自己该学什么技术。今天小编着重给大家讲讲Java与C语言的区别，然后大家可以根据自己的需求选择学哪个。

首先从概念上说，Java是一种广泛使用的计算机编程语言，拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特性。c语言是一门面向过程、抽象化的通用程序设计语言。Java的面向对象的特性使得用它编程比用C语言要简单很多。而且Java脱胎于C语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，所以Java相对C语言来说更简单易用。

其次从适合人群上来说，名企在招聘Java技术人才时一般会要求大专以上学历，所以想找Java类工作，学历是个槛;而C语言行业对于学历并不那么看重，C语言开发工程师学历要求中大专学历占比较高。

第三从就业机会上来说，Java由于具有跨平台性、安全性、健壮性等特性，广泛应用于企业级应用开发、网页开发、游戏开发等领域，就业面相对较广，而C语言退守到系统级别语言，成为软件工业的基础，地位稳定，广泛应用于底层开发，嵌入式、VR/AR、网络安全等领域都需要用到C语言。

最后从薪资待遇来看，从职友集数据可知，Java开发类人才的平均薪资在一万以上，C语言工程师的平均薪资在8千到一万之间。Java开发类的工资较高些。

以上就是Java和C语言的一些区别，大家可以根据自己的情况选择适合自己的编程语言来学习。

八、java和h5那个比较好？

完全不同的两个东西哦。H5是页面，可以适配web端、手机端，Java是后端语言，主要是后台逻辑的实现。两个都可以学，不冲突。

九、大数据和java和区别

大数据和Java的区别

大数据和Java是当今软件开发和数据处理中两个重要的领域，虽然它们经常同时出现在许多项目中，但它们之间确实存在一些明显的区别。本文将重点探讨大数据和Java之间的几个关键区别，帮助读者更好地理解它们的特性和用途。

大数据

大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，对传统数据处理软件的处理能力提出了挑战。大数据通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，它们的特点是数据量大、数据来源广泛、处理速度快。

• 大数据处理常常需要使用分布式系统和并行计算技术。
• 大数据分析的目标是从庞大的数据集中提取有价值的信息，以支持决策和预测。
• 常见的大数据处理框架包括Hadoop、Spark、Flink等。

Java

Java是一种跨平台的编程语言，以其简洁、可靠、安全的特性而广泛应用于各种软件开发领域。Java具有良好的面向对象特性和丰富的类库支持，适合开发大型项目和企业级应用。

• Java代码一次编写，到处运行，具有很好的可移植性。
• Java提供了丰富的工具和框架，如Spring、Hibernate等，简化了开发过程。
• Java平台生态系统发展完善，拥有庞大的开发者社区和成熟的技术支持。

大数据和Java的区别

1. 领域应用：

大数据主要应用于数据分析、人工智能、机器学习等领域，其重点在于处理海量数据和挖掘数据中的有用信息。而Java广泛用于企业级应用开发、网站后台、移动应用开发等领域，注重应用程序的稳定性和性能。

2. 技术特点：

大数据技术包括分布式存储、并行计算、数据挖掘等，需要掌握大规模数据处理的技能和工具。而Java作为一种通用编程语言，更注重代码的可读性、可维护性和复用性。

3. 开发环境：

大数据开发通常需要使用特定的大数据处理框架和工具，如Hadoop、Spark等，需要搭建分布式环境。而Java开发则可以在各种开发环境下进行，例如Eclipse、IntelliJ IDEA等集成开发环境。

4. 学习曲线：

学习大数据需要掌握分布式系统、数据处理算法等专业知识，学习曲线相对较陡。相比之下，Java语言相对容易入门，开发者可以快速上手编写简单的程序。

结论

大数据和Java在软件开发和数据处理领域扮演着不同的角色，各自有着独特的优势和适用场景。了解它们之间的区别有助于开发者选择合适的技术栈，提高工作效率和项目质量。期待未来大数据和Java在技术领域发展更加繁荣，为软件行业持续带来创新和进步。

十、大数据和java开发

随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据技术越来越受到人们的关注和重视。大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，传统的数据处理软件难以处理这种海量数据，因此需要采用新的技术和方法来处理大数据。

大数据技术的应用

大数据技术在各个行业都有着广泛的应用，特别是在金融、医疗、电商等行业。通过大数据分析，企业可以更好地了解用户的行为和偏好，从而制定更加精准的营销策略。在医疗领域，大数据可以帮助医生快速诊断疾病，提高治疗效率。在工业领域，大数据技术可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。

大数据和Java开发

Java作为一种高性能、跨平台的编程语言，在大数据领域也有着广泛的应用。许多大数据处理框架，比如Hadoop、Spark等都是用Java语言开发的。通过Java开发大数据应用，可以充分利用Java的优势，比如稳定性强、易于维护等特点。

大数据和Java开发的挑战

虽然Java在大数据领域有着广泛的应用，但是在处理海量数据时也面临一些挑战。比如内存占用高、处理速度慢等问题。为了解决这些挑战，开发人员需要不断优化代码，采用合适的数据结构和算法来提高程序的性能。

大数据和Java开发的未来

随着大数据技术的不断发展和完善，大数据和Java开发的前景也将变得更加广阔。未来，我们可以预见到更多基于Java的大数据处理框架的出现，同时也需要更多具备大数据处理能力的Java开发人才。