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在java里面的向上转型和向下转型的具体好处在哪里？
java里面的向上转型和向下转型的具体好处如下：
1.转型是在继承的基础上而言的，继承是面向对象语言中，代码复用的一种机制，通过继承，子类可以复用父类的功能，如果父类不能满足当前子类的需求，则子类可以重写父类中的方法来加以扩展。
2.向上转型：子类引用的对象转换为父类类型称为向上转型。通俗地说就是是将子类对象转为父类对象。此处父类对象可以是接口
向上转型时，父类指向子类引用对象会遗失除与父类对象共有的其他方法，也就是在转型过程中，子类的新有的方法都会遗失掉，在编译时，系统会提供找不到方法的错误。实例如下：
public class Animal {
public void eat(){
System.out.println("animal eatting...");
}
}
class Bird extends Animal{
public void eat(){
System.out.println("bird eatting...");
}
public void fly(){
System.out.println("bird flying...");
}
}
class Main{
public static void main(String[] args) {
Animal b=new Bird(); //向上转型
b.eat();
b.fly(); //此处提示在Animal中没有定义fly方法。
｝
如何理解java中的向下转型
Java里只有两种,一种是向上转型,一种是向下转型,其实原理都是一样的.
比如
人(People)
继承了
动物
这个类(Animal)
则向上转型代表
把子类赋值给父类
Animal
a
=
new
People();
向下转型则将父类的引用还原成实际的子类
People
p
=
(People)
a;
但是向下转型一定要是实际的子类,否则会报错.
比如现在多了一个
猴子(Monkey)
类
继承
动物类
之前
a
是通过
new
People()
得来的
但是向下转型的时候是不能转为猴子的,否则会报类转换异常.
如
Monkey
m
=
(Monkey)
a;
这样是会报错的.
用我们的语言其实也好理解,比如
人是属于动物,但是人不属于猴子,反之亦然,猴子也不属于人,但是是动物
Java程序员如何转型做大数据
1、技术日渐成熟，应用空间得以拓展
大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。
2、重视数据资产，数据挖掘已成必然
现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。电商平台利用画像做个性化推荐，互联网金融公司利用高危识别技术管控金融风险，滴滴出行利用交易数据通过实时定价优化利润……这些都是对大数据价值的发掘和利用。随着数据资产意识的加强，数据挖掘也将获得越来越多结合具体行业场景的重视。
3、技术催生业务新模式，蕴含创业新契机
大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。
大数据创业，时至今日热度不减，虽难出BAT那样巨头独大的局面，其提供的相对公平的竞争机会，依然在吸引着新的创业公司加入。
4、市场供不应求，岗位挑战空间大
翻看大数据相关招聘岗位，一方面是供不应求的招聘局面，另一方面是腾讯、华为等大牌互联网公司开出的诱惑薪资，都让普通岗位的程序员跃跃欲试。
再加上这些岗位相比于传统的软件工程，有更高的挑战空间和更大的难度，自然引得更多人才进入到这个领域。
大数据相关岗位有哪些？
1. 偏技术的“算法工程师”
利用算法手段，构建机器学习模型，解决诸如“人脸识别”、“支付风险管控”等高难度问题。它往往既需要工程师在具体问题上有足够的专注力，也需要对相关的算法有足够深度的了解。
2. 偏业务的“数据挖掘工程师”
结合计算机知识，重点攻克复杂业务的算法化和模型化难题。与算法工程师的要求不同，它往往不需要工程师在算法上探索得足够深入，却对知识的广度和技能的交叉度有较高的要求，还需要工程师具备相当和快速的业务理解能力。当然了，对数据的高敏感性也必不可少。
技术 Leader 最想要什么样的人？
1、最好，你是个独当一面的全才
基础条件：扎实的计算机基础、逻辑能力、英文等素质
保障条件：聪明、学习能力强
加分条件：大规模集群开发经验；上层数据应用优化经历；熟悉聚类、分类、推荐、
NLP、神经网络等常见算法；会数据处理，还熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等各种常见算法……
2、退而求其次，有配合团队的长板优势
全才难得，退而求其次，针对不同岗位吸收具有不同特长的人才，以追求团队整体配合的平衡，也不失为一个策略。
计算机视觉领域的大数据公司，往往需要自己的团队中同时具备如下特长的成员。比如精通算法的人才：把图像识别相关算法模型调整到极致；工程实力型人才：高性能实现训练好的算法模型，或者帮团队搭建一整套视频图像数据采集、标注、机器学习、自动化测试、产品实现的平台。
即便同一算法工程团队内部，成员的技能侧重点也要合理搭配，以互为补充。比如，有人专注核心算法研究，就要有人擅长业务分析，专注业务算法模型的实现。
因此，对于想转型大数据的普通程序猿来说，梳理清楚自己现有技能对于新团队的价值非常重要，这是促使新团队决定吸收自己的关键。比如，发挥硬件和底层系统工作经历在算法高速实现上的优势，一旦通过自身擅长的技能切入新团队之后，就有了更多横向发展的机会，帮助自己在大数据相关领域建立更强竞争力。
3、相较当前技能水平，扎实的基础和成长空间更被看重
当前技能水平好比是术，而扎实的计算机基础则处于道的层面，诸如Spark等工具性知识通过后期学习便能轻易掌握，而如果缺少了C++/Java基础想进步却绝非易事。比如，如果算法、数据结构比较强，编程语言上对 C++ 理解较深入，在应用层的学习上，就可能会比其他人快很多。
有人将程序猿能力抽象为一个金字塔模型，虽然对计算机语言的精通是每个工程师都注重的能力，但越基础的素养越蕴含了更多的发展潜力。相比单纯苛责当前技能，能利用基础素养胜任一部分基础工作，然后通过1-2年锻炼接受更复杂问题的程序猿，反而更受企业青睐。
TalkingData 大数据招聘负责人曾直言道，相比于对 Spark 了解更多的人，他们更愿意招收那些 Java 学得好的人。因为 Spark 的接口学习起来相对容易，但是要想精通 Java 是一件很难的事情。如果把 Java 或者 C++ 学透了，那么对计算机技术的认识将很不一样。
转型大数据，要点归纳
1、重视基础
2、发挥专长
3、准备充分
4、首选公司内部转岗
