在大数据处理中，Node.js和Java都有各自的优势和适用场景。
Node.js适用于处理实时数据和事件驱动的应用程序。它是一个基于事件驱动和非阻塞I/O模型的平台，可以处理大量的并发请求。在大数据处理中，Node.js可以用于构建实时数据处理系统，例如实时数据监控、实时数据分析等。
Java适用于处理大规模数据和复杂计算任务。Java是一种强类型的编程语言，具有丰富的库和工具支持，适合处理大规模数据的计算和分析。在大数据处理中，Java可以用于构建复杂的数据处理流水线，例如数据清洗、数据转换、数据分析等。
因此，在选择Node.js或Java用于大数据处理时，可以根据具体的需求和应用场景来进行选择。如果需要处理实时数据和事件驱动的应用程序，可以考虑使用Node.js；如果需要处理大规模数据和复杂计算任务，可以考虑使用Java。同时，也可以利用它们的优势互补，例如使用Node.js进行实时数据处理，使用Java进行复杂计算任务。