最佳答案：

学习Java与大数据的关系是相互促进的，但并不一定非要同时学习。下面我将从两方面为你解释这个问题。

首先，Java是一种强大而广泛使用的编程语言，它具有广泛的应用领域，包括软件开发、Web开发、移动应用开发等。学习Java可以帮助你建立起扎实的编程基础，并且掌握面向对象的思想和常用的编程技巧。在大数据领域，Java是主要的编程语言之一，许多大数据处理框架和工具，如Hadoop和Spark都是用Java编写的，因此学习Java有助于理解和使用这些大数据技术。

其次，大数据是指处理海量数据的技术和方法。大数据领域包括数据采集、存储、处理和分析等多个环节，其中编程是其中重要的一环。在大数据处理中，常用的编程语言不限于Java，还包括Python和Scala等。Python是一种简洁易学的语言，适用于快速开发和原型设计。Scala则是一种函数式编程语言，也是Spark的官方支持语言，可以更好地发挥Spark在大数据分析中的优势。

因此，学习Java与大数据不是孤立的，而是相互补充的。如果你已经掌握了Java编程基础，那么可以继续深入学习大数据领域相关的知识和工具。你可以选择学习大数据的特定领域，如数据处理、机器学习、数据可视化等，然后针对该领域选择合适的编程语言进行学习和实践。

当然，在学习大数据时，Java和其他编程语言并不是必须的选择。如果你的兴趣更加倾向于其他语言，比如Python或Scala，那么你也可以选择使用这些语言来进行大数据处理。重要的是你需要掌握合适的编程语言，并结合大数据的特点来进行学习和实践。

总而言之，学习Java可以帮助你建立起扎实的编程基础，并对大数据领域有一定的了解。但是，并不是非得学习Java才能学习大数据。你可以根据自己的兴趣和目标选择适合的编程语言，并深入学习大数据领域相关的知识和工具。

其他解答：

Java是一门广泛应用于各个领域的编程语言，而大数据是指处理和分析大量数据的技术和方法。虽然Java和大数据可以结合使用，但并不强制要求必须同时学习。下面我将分析Java与大数据的关联以及学习它们的好处。

首先，Java在大数据领域有广泛的应用。大数据的处理需要高效的算法和数据结构，Java作为一门面向对象的语言，提供了丰富的库和框架，如Hadoop、Spark等，可以方便地开发和管理大数据系统。此外，Java具有良好的跨平台性，可以在不同操作系统上运行大数据应用程序。因此，对于希望从事大数据开发或分析的人来说，学习Java可以为他们提供更多的职业机会和发展空间。

其次，Java具有良好的可扩展性和可维护性，这对于处理大数据是非常重要的。大数据通常会随着业务的发展而不断增加，因此需要一个稳定和可扩展的平台来处理和存储数据。Java语言的特点使得开发人员可以方便地编写可扩展的代码，并且可以进行测试和维护。这对于大规模的数据处理非常有帮助。

另外，学习Java还可以帮助理解分布式系统和并行计算的概念。大数据处理通常涉及到分布式计算和并行处理，这也是Java在大数据领域广受欢迎的原因之一。通过学习Java，你可以了解到如何设计和开发分布式系统，并且可以学习到并行计算的基本原理和技术。这些知识对于理解和应用大数据技术非常有帮助。

然而，学习Java并不是必须要学习大数据的先决条件。如果你对大数据领域感兴趣，但并不想学习Java，仍然可以通过学习其他编程语言和工具来进入大数据领域。例如，Python是另一门在大数据领域广泛使用的编程语言，也有许多优秀的开源工具和库可以帮助你处理和分析大数据。

综上所述，Java是大数据领域中常用的编程语言，但并不是必须要学习大数据的前提。通过学习Java可以获得更多的职业机会和发展空间，同时也可以更好地理解和应用大数据的相关技术。然而，如果你对大数据感兴趣，但并不想学习Java，仍然有其他选择进入该领域。选择适合自己的学习路径是最重要的。