‘壹’ 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
‘贰’ Java和Java大数据有哪些区别零基础能学习Java大数据吗
单独提起Java或者大数据,很多人对此都略知一二,但对于Java大数据这样一个名词,多少有些疑惑。那Java和Java大数据学习的内容是一样的吗?两者有什么区别呢?今天就从Java和Java大数据的以下方面谈谈两者的区别。
一、Java和Java大数据有什么区别
Java和大数据的关系:
Java是计算机的一门编程语言;可以用来做很多工作,大数据开发属于其中一种;大数据属于互联网方向,就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样,他两不是一个同类,但是属于包含和被包含的关系;
Java可以用来做大数据工作,大数据开发或者应用不必要用Java,可以python,Scala,go语言等。
目前最火的大数据开发平台是Hadoop,而Hadoop则是采用java语言编写。一方面由于hadoop的历史原因,Hadoop的项目诞生于一个java高手;另一方面,也有Java跨平台方面的优势;基于这两个方面的原因,所以Hadoop采用了Java语言。但是也因为Hadoop使用了java所以就出现了“Java大数据”。
Java是我们耳熟能详的编程语言,大数据更是当今科技的明星技术。而java大数据则是java和大数据的结合产物,也可以说是java程序员向大数据程序员的过渡阶段。
二、Java和大数据课程区别
从课程方面来看,java和java大数据的区别:
1、Java学习课程:Java基础(Java面向对象,常用基础类,线程I/O,异常处理等),javaWeb(HTML5,CSS3,javascript,jQuery,JDBC连接池,servlet等),Java框架(Struts2,Hibernate5,JPA,Spring4,BootStrap,svn&;git&;Jenkins持续集成等)。
2、Java大数据学习课程:是在java课程的基础上加上了部分初级大数据的技术知识,就是让你在精通java之余,还能掌握一些大数据的技术知识。比如说亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat环境以及大数据开发云计算等高级Java教程,是Java技术的高端知识。
3、从以后的就业薪资待遇来看,Java和Java大数据的区别:
Java以后的就业方向单一,薪资就是java程序员的基本水平;java大数据工程师,以后的就业可以从事java方面的工作,也可以涉猎大数据方面的工作,因为对大数据技术知识有所涉猎,所以谈薪资的资本会高一些,但终究高不过大数据的薪资待遇。
Java开发薪资:
可以看到,Java薪资处在20K-30K的为普遍情况。
Java大数据薪资:
由于大数据产业的火爆,相关职位的待遇也是水涨船高。可以看到,大数据相关职位的平均薪资已经超过月薪28K。
三、Java和大数据职业发展区别
从以后的发展来看,Java和Java大数据的区别:
Java工程师的发展:初级java工程师、中级java工程师、高级java工程师;而java大数据工程师以后的发展,相比于java而言,多了一个大数据的方向,利于想向大数据工程师转型的学习者。
因为想要成为大数据工程师,需要一定的编程基础,而java语言又是现在大数据技术常用的开发语言,所以java大数据是向大数据学习的奠基课程。
综上所述,java大数据就是升级版的java,学习大数据一定要有Java基础。如果你是0基础,那么也可以从Java开始学习,逐渐做到大数据,薪资会更高。
昆明北大青鸟的Java大数据课程是从零基础开始讲授,先学Java基础,再学大数据基础,五个月让你掌握企业最需要的前沿技术,高薪就业。当然现在填写下面的表单还可以申请昆明北大青鸟Java或者Java大数据的免费试听课程。
‘叁’ Java大数据需要学习哪些内容
首先明确,java大数据通常指的是采用Java语言来完成一些大数据领域的开发任务,整体的学习内容涉及到三大块,其一是Java语言基础,其二是大数据平台基础,其三是场景开发基础。
Java开发包括了Java基础,JavaWeb和JavaEE三大块。java可以说是大数据最基础的编程语言,一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算,查询与存储,后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景。java语言基础部分的学习内容相对比较明确,由于Java语言本身的技术体系已经比较成熟了,所以学习过程也会相对比较顺利。JavaWeb开发不仅涉及到后端开发知识,还涉及到前端开发知识,整体的知识量还是比较大的,而且在学习的过程中,需要完成大量的实验。
大数据开发包括Java基础,MySQL基础,Hadoop(HDFS,MapRece,Yarn,Hive,Hbase,Zookeeper,Flume,Sqoop等),Scala语言(类似于Java,Spark阶段使用),Spark(SparkSQL,SparkStreaming,SparkCore等)。
学习Java大数据一定离不开具体的场景,这里面的场景不仅指硬件场景(数据中心),还需要有行业场景支持,所以学习Java大数据通常都会选择一个行业作为切入点,比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。初学者可以考虑在实习岗位上来完成这个阶段的学习任务
总体上来说,Java大数据的学习内容是比较多的,而且也具有一定的难度。
‘肆’ java 大数据怎么做
Java是编程语言;
大数据是一个概念,包含的技术较多,比如Hadoop、Spark、Storm等;
学习大数据先要学习Java,Java是基础,而大数据比较核心的两个课程是HADOOP、SPARK。
‘伍’ Java大数据主要学哪些内容
首先大数据的学习难度还是比较大的,如果想要学习的话,建议是本科毕业之后再学,因为大数据的学习股哟称重可能会用到大学学习的高等数学。然后来讲讲大数据主要要学什么内容。
①JavaSE核心技术;
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;
③Spark相关技术、Scala基本编程;
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习;
⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化等。
你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成,望采纳。
北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍
‘陆’ Java视频教程有哪些值得被推荐
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而且这套视频教程从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的案例,详细介绍了使用Java语言进行程序开发需要掌握的知识包括初识Java、Java语言基础、流程控制、类和对象、封装、继承、多态等。所有知识点都结合具体实际案例进行讲解,涉及的程序代码给出了详细的注释,可以让你快速提高开发技能。
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‘柒’ 怎样使用Java 开发大数据
未来10年将是大数据,人工智能爆发的时代,到时将会有大量的企业需要借助大数据,而Java最大的优势就是它在大数据领域的地位,目前很多的大数据架构都是通过Java来完成的。
在这个Android、iOS相继没落,PHP相继饱和的时候,只有Java大数据保持着旺盛的需求。那么,Java大数据需要学习什么技术呢?
首先我们要学习Java语言和Linux操作系统。很多人入门编程语言就是Java,你或许还不知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习Java大数据需要学习JavaSE、JavaEE。了解Java怎么连接数据库,掌握JDBC,学习Hibernate/Mybatis的原理,以及API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
接下来就需要学习Linux操作系统,因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本,这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
最后当然是Hadoop的学习,这几乎已经成为大数据的代名词,Hadoop里面包括组件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存储数据的地方,就像电脑的硬盘一样,文件都存储在这个上面,MapRece是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快,所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件,有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源,比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
学了这些,可以胜任初级Java工程师了,当然还是有很有可以提高的地方,比如学习下python,可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了,网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。