大数据和JavaEE的难度对比需结合技术特点和入行要求综合分析，具体结论如下：
一、技术难度对比
JavaEE - 入门门槛较低：
主要基于Java SE，面向对象编程概念和语法相对直观，适合零基础快速上手。 - 学习曲线较平缓：组件API和配置简单，逻辑结构清晰，初学者易理解。
大数据 
- 技术复杂度高：
需掌握Hadoop、Spark等框架，涉及分布式计算、数据存储和流处理等核心概念，学习曲线陡峭。 - 实践要求严格：需熟悉Linux环境、数据清洗、算法理论及编程工具（如Scala、Python），对综合能力要求更高。
二、就业前景差异
大数据：岗位数量较少但薪资水平较高，主要应用于金融、医疗等对数据处理能力要求强的领域。- JavaEE：岗位数量较多，薪资相对稳定，适合企业级应用开发，但晋升空间可能受限。
三、转行建议
Java转大数据：若已有Java基础，建议先巩固Java SE，再逐步学习Hadoop、Spark等框架，通过实践项目提升实战能力。- 大数据转JavaEE：需补充Java EE相关知识（如Spring框架），但已有Java基础可缩短学习周期。
总结
JavaEE更适合零基础快速入门，适合追求稳定就业的从业者； 大数据技术门槛更高，但薪资和职业发展潜力更大，适合有技术积累且愿意挑战的开发者。两者核心都是Java，建议根据个人兴趣和职业规划选择方向。