大数据领域的Java技术主要分为几个不同的方向，它们在应用场景、技术栈和功能上有所区别。以下是一些主要区别：
1. Hadoop生态圈：
Hadoop：主要用于处理大规模数据集，包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）等。
Spark：基于内存的分布式计算框架，比Hadoop的MapReduce更快，适用于实时计算和迭代计算。
Flink：也是一个分布式计算框架，类似于Spark，但更注重流处理。
2. 数据存储与处理：
HBase：一个分布式、可扩展的、支持列存储的NoSQL数据库，运行在Hadoop之上。
Cassandra：一个分布式、无模式的数据库，适合处理大量数据。
MongoDB：一个文档型数据库，适用于存储非结构化数据。
3. 数据处理与分析：
Pig：一个数据流处理语言，可以用来转换和加载数据。
Hive：一个数据仓库工具，可以将结构化数据映射为Hive表，并使用SQL进行查询。
Impala：一个SQL引擎，用于在Hadoop上执行SQL查询。
4. 流处理：
Kafka：一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。
Storm：一个分布式实时计算系统，用于处理大量数据流。
5. 数据可视化：
Tableau：一个数据可视化工具，可以通过Java API进行集成。
ECharts：一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以通过Java调用JavaScript代码进行集成。
6. 机器学习与人工智能：
TensorFlow：一个开源机器学习框架，可以通过Java API进行集成。
Scikit-learn：一个Python机器学习库，可以通过Jython或其他方式与Java集成。
这些技术栈在Java中的实现和应用各有侧重，具体选择哪一种取决于具体的应用场景和需求。例如，如果你需要处理大规模数据集，可能会选择Hadoop生态圈中的技术；如果你需要实时处理数据流，可能会选择Kafka和Storm。
