本人学习大数据时间不久，2年左右吧，只能从个人经验给你一点建议，希望你少走一点弯路。
首先，你说到你刚接触大数据，你要明白大数据范围超级广，你具体想要学习哪个方向呢？数据挖掘？还是机器学习深度学习？亦或nlp（自然语言处理）？（我主要学数据挖掘，呜啦啦啦）
我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议：学好数学！学好数学！学好数学！重要的事说三遍，不然你怎么理解各种模型的构建？所以从理解算法开始，什么svn啦，knn啦，k means啦，总之各种聚类分类的算法，把它搞懂，绝对有用。
扯远了，不好意思…言归正传，回到语言的选择问题。java和python这两个语言，我给你从这几个方面解释一下：
1. python是脚本语言，无需编译，java则是需要编译的语言
2. 我在letitcode（大概是这么拼）上测试过好多次，同一个功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平时我们做项目，都是用python写个demo去测试，真正发行的版本，是用java写的
4. 许多大数据平台（如spark），都提供多种语言的接口，所以你不用担心学一种语言没处用的问题
看到了吧？python和java的地位差别在企业中就是一个低一个高，氮素！以我个人的观点来看，我还是建议你先学python。
为啥腻？我可不是要坑你，而是因为：
1. 很多java中几行的代码，python中一行就搞定，学会了python，还怕学不会java？
2. python上手快，简洁事儿少
3. （个人经验）我学数据挖掘入门是用的scikit-learn（一个python库），当时用的超爽的好吧！几分钟搞个模型出来。当然现在看来那不算什么啦，可当时真的体验很好，特有成就感。相反拿java写程序我就各种别扭，总觉得啰嗦得很
4. 其实，我觉得scala更适合大数据…linkedin后台好像就是它写的，但是我觉得scala难，再加上种种原因，一直没来得及学
以上就是我的看法。
最后给你推荐个小工具：jupyter notebook，一个在线交互式编译器，不但支持python在线编译，还支持matplotlib及各种绘图库哦！在你前期做数据清洗和特征提取的时候很有用。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考