随着时代的发展，大数据已经被应用到了各行各业，越来越多的企业开始使用大数据技术来挖掘商业价值。而作为一种能够高效处理大数据的技术，Java已经成为了众多企业的首选之一。

Java在大数据处理方面有着很多优势。首先，Java具有很好的跨平台性。这意味着企业可以使用Java在不同的操作系统上运行大数据应用程序，而无需关心平台的兼容性问题。其次，Java拥有强大的生态系统。企业可以使用Java生态系统中的各种库和工具来更高效地处理大数据，例如Apache Hadoop、Apache Spark等。

与此同时，选择Java作为大数据处理技术还有一些需要注意的问题。首先，Java在大数据处理方面并不是最快的语言。相比之下，像C++这样的语言可能会更适合需要高效地处理大数据的场景。其次，Java在处理大数据时需要占用较大的内存空间。因此，选择Java时需要注意合理配置硬件资源以及避免程序的内存泄漏问题。

//以下是Java处理大数据代码示例：

import java.util.*;
import org.apache.spark.*;
import org.apache.spark.api.java.*;
import org.apache.spark.api.java.function.*;
import org.apache.spark.streaming.*;

public class ProcessBigDataStream {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("ProcessBigDataStream");
        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));
        
        JavaReceiverInputDStream dataStream = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);
        
        JavaDStream mappedData = dataStream.map(new Function() {
            @Override
            public String call(String s) throws Exception {
                return s.toUpperCase();
            }
        });
        
        mappedData.print();
        jssc.start();
        jssc.awaitTermination();
    }
} 

综上所述，Java与大数据是完美的结合。作为一种跨平台的语言，Java可以在不同的操作系统上高效地运行大数据应用，而且Java生态系统中的各种工具和库能够帮助企业更加高效地处理大数据。因此，在处理大数据时，选择Java可以说是个不错的选择。