大数据开发需要掌握以下Java知识：
Java核心语法：
包括变量、数据类型、运算符、控制结构等。
Java面向对象：
封装、继承、多态、抽象类、接口等概念。
Java集合框架：
List、Map、Set等常用集合类的使用。
异常处理：
try-catch语句、自定义异常等。
Java常用API：
包括集合、IO、多线程、网络编程等。
Java泛型、枚举、注解：
了解这些特性如何提升代码的灵活性和可重用性。
反射机制：
能够在运行时动态地创建和操作对象。
线程与线程通信：
理解并发编程的基础，掌握synchronized关键字、Lock接口、wait/notify机制等。
网络编程：
熟悉Socket编程，了解NIO等高级网络编程技术。
Java 8特性：
Lambda表达式、Stream API、Optional类等。
数据结构和算法：
熟悉常用的数据结构和算法，对算法有深入理解。
设计模式：
单例、工厂、观察者等设计模式。
开发工具的使用：
熟悉IDE（如IntelliJ IDEA）、构建工具（如Maven）、版本控制（如Git）等。
JVM知识：
了解Java虚拟机的工作原理、内存模型、垃圾收集机制等。
Java Web开发：
熟悉Spring、Spring MVC、MyBatis等框架。
数据库与JDBC：
了解关系型数据库的基本操作，掌握JDBC的使用。
Linux基础：
熟悉Linux操作系统的基本命令和操作。
大数据平台接口：
了解Hadoop、Spark、Hive、Kafka等大数据平台提供的API和接口。
以上知识点为Java在大数据开发中的基础要求，掌握这些知识有助于进行大数据相关的开发工作。此外，根据具体需求，可能还需要学习其他特定技术，如Scala、Python等编程语言，以及分布式计算框架等