sparkjava编程入门

⑴ java基础入门教程 －

第一阶段：Java语言基础

★ Java语言基础
1、面向对象思维JAVASE
2、（类加载机制与反射，annotation，泛型，网络编程，多线程，IO，异常处理，常用API，面向对象，JAVA编程基础）
3、Java8新特性
JAVA战狼班第二阶段：数据库
★ 数据库
1、Oracle（SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图
2、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle 数据库PL/SQL开发
3、数据库设计原则、 MySQL 、 JDBC
第三阶段：Web基础
★ Web基础
1、HTML5（H5）基本文档结构、链接、列表、表格、表单;
2、CSS 基础语法、盒子模型、浮动布局、定位;
3、JavaScript语言基础、DOM 编程、事件模型等），JQuery，AJAX框架，XML，BootStrap组件
第四阶段：Java Web技术和主流框架
★ Java Web技术和主流框架
1、JSP&Servlet、struts2，hibernate4，spring4，JPA，maven
2、SpringData，SpringMVC，MyBatis，SpringSecurity，shiro，Nginx
第五阶段：linux
★ Linux
1、Linux安装、熟悉Linux的基础命令、vi编辑器的使用、awk和sed命令使用、用户和组
2、文件及目录权限管理、使用ACL进行高级访问控制、网络配置和软件包安装、启动流程和服务管理
3、系统监控和日志管理、进程管理和计划任务、ssh远程登录、shell基础和shell脚本。
第六阶段：大数据技术（Hadoop和Spark）
★ 大数据技术（Hadoop和Spark）
1、Hadoop （Hadoop基础和环境搭建，HDFS体系结构，MapRece；Hadoop的集群模式、HDFS联盟，利用ZooKeeper来实现Hadoop集群的HA（高可用性）功能
2、Yarn的任务调度机制，Apache Hive，Pig数据处理，集成Hadoop和Sqoop
3、Flume以及Apache Kafka来实现数据的交换,安装部署HBase,Storm）
4、Scala 语言（Scala环境搭建、Scala基础语法、模式匹配、重载与构造器、Map与rece、元组、继承、StringContext，Option Some None，Tuple；集合方法和运算，future 对象同步处理和异步处理返回结果）
5、Spark（Spark搭建，Spark-shell 的使用，Spark-submit 提交应用， Spark的内核设计和实现，并对内核中的实现架构、运行原理进行详细的讲解；Spark生态体系中的各个组件，包括：Spark Core，Shark，Spark SQL和Spark Streaming等等）
第七阶段：项目
★ 项目
1、China-UCSP 项目 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)
2、用户关系管理系统 S2SH+Maven+Nodejs+MySQL技术实战开发
3、电子商务交易平台 S2SH+Maven+Shiro+Oracle

⑵ 零基础学习Java的书籍有哪些，请推荐

作为Java程序员来说，最痛苦的事情莫过于可以选择的范围太广，可以读的书太多，往往容易无所适从。我想就我自己读过的技术书籍中挑选出来一些，按照学习的先后顺序，推荐给大家，特别是那些想不断提高自己技术水平的Java程序员们。

一、Java编程入门类

对于没有Java编程经验的程序员要入门，随便读什么入门书籍都一样，这个阶段需要你快速的掌握Java基础语法和基本用法，宗旨就是“囫囵吞枣不求甚解”，先对Java熟悉起来再说。用很短的时间快速过一遍Java语法，连懵带猜多写写代码，要“知其然”。

1、《Java编程思想》

在有了一定的Java编程经验之后，你需要“知其所以然”了。这个时候《Java编程思想》是一本让你知其所以然的好书，它对于基本的面向对象知识有比较清楚的交待，对Java基本语法，基本类库有比较清楚的讲解，可以帮你打一个良好的Java编程基础。这本书的缺点是实在太厚，也比较罗嗦，不适合现代人快节奏学习，因此看这本书要懂得取舍，不是每章每节都值得一看的，挑重点的深入看就可以了。

2、《Agile Java》中文版

这本书是出版社送给我的，我一拿到就束之高阁，放在书柜一页都没有翻过，但是前两天整理书柜的时候，拿出来一翻，竟然发现这绝对是一本好书！这本书一大特点是以单元测试和TDD来贯穿全书的，在教你Java各种重要的基础知识的过程中，潜移默化的影响你的编程思维走向敏捷，走向TDD。另外这本书成书很新，以JDK5.0的语法为基础讲解，要学习JDK5.0的新语法也不错。还有这本书对于内容取舍也非常得当，Java语言毕竟类库庞大，可以讲的内容太多，这本书选择的内容以及内容的多寡都很得当，可以让你以最少的时间掌握Java最重要的知识，顺便培养出来优秀的编程思路，真是一本不可多得的好书。

二、Java编程进阶类

打下一个良好的Java基础，还需要更多的实践经验积累，我想没有什么捷径。有两本书值得你在编程生涯的这个阶段阅读，培养良好的编程习惯，提高你的代码质量。

1、《重构 改善既有代码的设计》

这本书名气很大，不用多介绍，可以在闲暇的时候多翻翻，多和自己的实践相互印证。这本书对你产生影响是潜移默化的。

2、《测试驱动开发 by Example》

本书最大特点是很薄，看起来没有什么负担。你可以找一个周末的下午，一边看，一边照做，一个下午就把书看完，这本书的所有例子跑完了。这本书的作用是通过实战让你培养TDD的思路。

还有一些比较基础的入门书籍推荐给你

《Head First java开发》java开发入门书籍

《Head First java开发》是本完整的面向对象(object-oriented，OO)程序设计和java开发的学习指导。此书是根据学习理论所设计的，让你可以从学习程序语言的基础开始一直到包括线程、网络与分布式程序等项目。最重要的，你会学会如何像个面向对象开发者一样去思考。但如果你真地想要好好地学习java开发，你会需要《Head First java开发》。这本书可是Amazon编辑推荐的十大好书之一!强烈推荐学习此书，非常适合初学者入门。

《java开发从入门到精通》

《java开发从入门到精通》这本书主要针对java开发基础，对于没有学过java开发的人才说，是一个不错的选择。通过这本书，大家可以从零开始，慢慢来学习，而且实操很多，不会让你看到最后出现只会理论的情况。

《Thinking in java开发》(中文名：《java开发编程思想》)

《java开发编程思想》可以说是最经典的java开发着作，是所有java开发程序员必备教科书。这本书不管是正在学习还是已经工作许多年的程序员，都可以从这本书中得到你想要的东西。这本书具有教材和工具书的作用，就像一本字典，想知道什么都可以从中查询。虽然这本书很好，但并不建议初学者学习，对于初学者难度较大。

《疯狂java开发讲义》

《疯狂的讲义》这本书比较适合自学者，内容比较项目化，实操方法很多，如果你想进行java开发的深入学习，不妨看看这本书。

《java开发核心技术》

这本书分为两个部分，第一个部分讲的是基础知识，第二个部分讲的是高级特性。由于内容非常有层次，所以非常适合自学的同学学习。

《java开发开发实战经典》

这本书比较适合自学者学习，里面有很多小案例，可以边学边练，巩固知识。

PS：温馨提示，光看不练假把式，跟着视频教程练项目也是必不可少的！相关教程指路B站尚学堂官方号！都是免费滴！

⑶ 如何学习 Spark

学习Spark我觉得首先要学习java，ssh，Hadoop，Scala这些基础知识，然后再去学习Spark的相关知识，如spark streaming、sparkSql等等，自己可以买书看，还有去看视频，我就是去 itkc8 学习的

⑷ Java大数据行业前景如何如何入门学习Java大数据

在这个看技术和能力的时代，只要技术能力在手，高薪不在话下。2019年伊始，昆明北大青鸟又有一批Java大数据小伙伴高薪入职名企。他们中很多都是应届生，通过5个月学会前沿技术，掌握了技术，就掌握了高薪!最高薪资30000元，平均薪资14921元，

Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?请问还有比这高薪的岗位吗?

如果选一门专业学习并且以这项专业当做事业的话，小智一定会选越来越凸显出重要性的大数据。

大数据人才现在十分稀缺!

国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关，且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才。

(以上数据整理自拉勾网)

此前，昆明北大青鸟大数据学员也斩获阿里年薪40万offer。

可以说，学习大数据，高薪就业不是梦!

那么，零基础小白能不能学大数据?答案是可以。

首先，大数据的定义是什么?很多人都在说要进入大数据行业，要学习大数据技术，但往往对大数据都是一知半解，我们来看看网络对大数据的定义：

来抓重点，常规的软件工具处理不了的，就必须要用新的技术，那能解决以上问题的技术就是大数据技术。

大数据的技术是一个技术群落，想全部学习短期内是不现实的，那么我们怎么样科学的有逻辑有规划的来学习，我们得了解大数据行业里，有哪些岗位，我们直接从工作岗位的技能需求来倒推我们如何学习大数据，如何有侧重点的来学习。

Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?大数据的具体岗位

第一，先看看有哪些岗位，当然大公司会分的比较详细，中小企企业相对要求会全面一些

先看看如下这幅图，图没有很详细，我再做解答

我们从整个数据项目的业务流程出发，(以上所有岗位都对编程有要求，所以编程基础是必不可少的)

第一， 大数据工程师，众所周知，在没有大数据以前，行业应用已经非常成熟了，最早大家只关注功能的实现，接着重视前台的界面，前端工程师因此火了一段时间，因为以前数据量不大，所以在功能上并不重视，由于移动互联网的发展，数据量非常庞大了，这个时候单机服务器不能解决问题，那么分布式集群就出现了;

大数据工程师的职责就是搭建大数据平台，所以从上图可以得知，大数据工程师，需要有java基础(行业应用大部分是java语言编写的)，所以，今后想从事该岗位的，那么学习的路线图如下

java基础----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark

Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?Java大数据薪资：

第二， 算法工程师，该岗位零基础的小伙伴就请止步吧，更适用于数学专业的研究生及以上学历，对数据基础要求比较高。

第三， 数据挖掘工程师，建议从python入手，毕竟python里面有大量的数据科学的包，也有pyspark，直接从spark里面调数据，不用学习Scala语言(spark的编程语言是Scala)，学习的路线如下：

python基础—python web(强化编程基础)_数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)_python numpy pandas包—机器学习算法—深度学习

第四， 数据分析师，该岗位对数学基础要求不高，但对综合素质要求非常高，能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础，建议学习python，能熟练使用相关的工具，如excel，sas、spss等，能写漂亮的文章做PPT就行，数学基础不好的女生可以建议走该方向。

学习路线：python基础—python numpy pandas包—excel—spss—sas

第五， 大数据可视化，该岗位需要前端的相关基础，大数据运维工程师，也不多做介绍了。

根据以上的岗位介绍，对自己做一个整体的规划。个人是建议从大数据工程师入手，从java基础开始学，毕竟编程基础是每个岗位都需要的，而且java的适用面是最广的，虽然现在python的势头很足，但相对java来说，python比较简单，只要java能熟练使用了，要学会python，两周的时间就没问题，从长远的职业规划来说，学习没有速成的方法，脚踏实地才是最重要的。