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java大数据学习路线

发布时间: 2022-08-28 00:04:27

‘壹’ 学习java大数据需要掌握哪些Java技能

学习Java大数据需要掌握哪些Java技能?现在大数据发展很速度很多小伙伴想要学习Java大数据技术开发,但是学习大数据为什么需要掌握Java技能呢?

一、学大数据为什么要掌握Java?

首先,我们学习大数据,为什么要先掌握Java技术?

Java是目前使用非常广泛的编程语言,它具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言。

Java不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

Java的跨平台应用能力,比C、C++更易用,更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。

更重要的是,Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java,例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas,因此学习Hadoop的一个首要条件,就是掌握Java语言编程。

二、学哪些Java知识?

想要掌握大数据技术,需要学习哪些java基础知识?

java学习路线图如下:

(1)Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

(2)HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

大数据学习预警:

虽然说,Java是学习大数据的基础,但这并不代表着真正的大数据技术就是以Java学习为主,Java只是大数据学习的漫漫长路中的一小段路程,想要学习真正的大数据技术,还要掌握hadoop、spark、storm开发、hive数据库、Linux操作系统、分布式存储、分布式计算框架等专业知识。

其实学习大数据之前会先学习Java编程的,如果你是零基础学习大数据技术开发建议先学习Java,昆明北大青鸟Java培训班后期会有大数据知识的拓展,如果你比较感兴趣不妨来昆明北大青鸟参加Java培训班的免费体验课程。

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‘贰’ 大数据初学者应该怎么学

大数据大家一定都不陌生,现在这个词几乎是红遍了大江南北,不管是男女老幼几乎都听说过大数据。大数据作为一个火爆的行业,很多人都想从事这方面相关的工作,所以大家就开始加入了学习大数据的行列。

目前,市面上不仅是学习大数据的人数在增加,随之而来的是大数据培训机构数量的迅速上升。因为很多人认为这是一门难学的技术,只有经过培训才能够很好的学习到相关技术,最终完成就业的目的。其实,也并不都是这样的,学习大数据的方法有很多,只有找到适合自己的就能够达到目的。

那么,大数据初学者应该怎么学?

1、如果是零基础的初学者,对于大数据不是很了解,也没有任何基础的话,学习能力弱,自律性差的建议选择大数据培训学习更有效;

2、有一定的基础的学员,虽然对于大数据不是很了解,但有其它方面的编程开发经验,可以尝试去选择自学的方式去学习,如果后期感觉需要大数据培训的话再去报名学习;

3、就是要去了解大数据行业的相关工作都需要掌握哪些内容,然后根据了解的内容去选择需要学习的大数据课程。

大数据学习路线图:

‘叁’ 大数据学习路线是什么

主要分为 7 个阶段:入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。

阶段一:学习入门知识

这一部分主要针对的是新手,在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。Mysql 是一个 DBMS(数据库管理系统),是最流行的关系型数据库管理系统(关系数据库,是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据)。

MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSQL),其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。

而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。

1、Linux 基础入门(新版)

2、Vim编辑器

3、Git 实战教程

4、MySQL 基础课程

5、MongoDB 基础教程

6、Redis基础教程

阶段二:Java基础

Java 是目前使用最为广泛的编程语言,它具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言。

Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征,跨平台应用能力比 C、C++ 更易用,更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的一点是 Hadoop 是用 Java 编写的。

1、Java编程语言(新版)

2、Java进阶之设计模式

3、J2SE核心开发实战

4、JDK 核心 API

5、JDBC 入门教程

6、Java 8 新特性指南

阶段三:Scala基础

Scala 是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台(Java 虚拟机),并兼容现有的Java 程序,所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

1、Scala 开发教程

2、Scala 专题教程 - Case Class和模式匹配

3、Scala 专题教程 - 隐式变换和隐式参数

4、Scala 专题教程 - 抽象成员

5、Scala 专题教程 - Extractor

6、Scala 开发二十四点游戏

阶段四:Hadoop技术模块

Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架,它能搭建大型数据仓库,PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选,但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

1、Hadoop入门进阶课程

2、Hadoop部署及管理

3、HBASE 教程

4、Hadoop 分布式文件系统--导入和导出数据

5、使用 Flume 收集数据

阶段五:Hadoop项目实战

当然,学完理论就要进行动手实战了,Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解,并锻炼动手能力。

1、Hadoop 图处理--《hadoop应用框架》

阶段六:Spark技术模块

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性,比如分布式文件系统,而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

1、Spark

2、x 快速入门教程

2、Spark 大数据动手实验

3、Spark 基础之 GraphX 图计算框架学习

4、Spark 基础之 DataFrame 基本概念学习

5、Spark 基础之 DataFrame 高阶应用技巧

6、Spark 基础之 Streaming 快速上手

7、Spark 基础之 SQL 快速上手

8、Spark 基础之使用机器学习库 MLlib

9、Spark 基础之 SparkR 快速上手

10、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

11、使用 Spark 和 D3.js 分析航班大数据

阶段七:大数据项目实战

最后阶段提供了大数据实战项目,这是对常用技能的系统运用,例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算,这是成为大数据工程师过程中的重要一步。

1、Ebay 在线拍卖数据分析

2、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

3、大数据带你挖掘打车的秘籍

4、Twitter数据情感分析

5、使用 Spark 进行流量日志分析

6、Spark流式计算电商商品关注度

7、Spark的模式挖掘-FPGrowth算法

(3)java大数据学习路线扩展阅读:

大数据技术的具体内容:

分布式存储计算架构(强烈推荐:Hadoop)

分布式程序设计(包含:Apache Pig或者Hive)

分布式文件系统(比如:Google GFS)

多种存储模型,主要包含文档,图,键值,时间序列这几种存储模型(比如:BigTable,Apollo,DynamoDB等)

数据收集架构(比如:Kinesis,Kafla)

集成开发环境(比如:R-Studio)

程序开发辅助工具(比如:大量的第三方开发辅助工具)

调度协调架构工具(比如:Apache Aurora)

机器学习(常用的有Apache Mahout 或 H2O)

托管管理(比如:Apache Hadoop Benchmarking)

安全管理(常用的有Gateway)

大数据系统部署(可以看下Apache Ambari)

搜索引擎架构(学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎)

多种数据库的演变(MySQL/Memcached)

商业智能(大力推荐:Jaspersoft)

数据可视化(这个工具就很多了,可以根据实际需要来选择)

大数据处理算法(10大经典算法)



‘肆’ 大数据学习路线是怎么样的

大数据学习路线:Java编程基础、mysql数据库、Linux操作系统、hadoop生态体系、Spark生态体系、Flink流式处理框架。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。

1、Java编程基础。Java是目前使用最为广泛的编程语言,它具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言。【Java语言】具有功能强大和简单易用两个特征,跨平台应用能力比C、C++更易用,更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。
2、mysql数据库。mysql数据库目前作为市面上应用最广泛的数据已经成为了各大公司必备产品,其实学习数据库就是在学习sql语言,对于大数据开发通常是在Linux环境下进行,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令等。感兴趣的话点击此处,免费学习一下

想了解更多有关大数据的相关信息,推荐咨询【达内教育】。该机构是引领行业的职业教育公司,致力于面向IT互联网行业培养人才,达内大型T专场招聘会每年定期举行,为学员搭建快捷高效的双选绿色通道,在提升学员的面试能力、积累面试经验同时也帮助不同技术方向的达内学员快速就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

‘伍’ 零基础可以学习Java大数据吗Java大数据主要学习什么

零基础可以学习Java大数据开发吗?对于进入进入新的行业,尤其是IT行业,每个人都会有担忧,这很正常,不论你有没有过经验都不免有些担忧。一方面,是因为你在此之前总听流言说编程如何如何难,工作是多么多么累,但它们就像老奶奶讲的吓人故事,是用来唬孩子们去学习社会科学而已。

而另一方面,人们对于未知的事情总是充满着“恐惧”。其实无论是学习IT还是学习Java大数据开发,大家都是从零开始的,即使你没有基础也无需担心,毕竟大家最开始都是从小白度过的。

Java、python等等IT领域的开发人员如今都纷纷转型大数据,究其原因无非是大数据开发领域薪资高,且因为他们有编程基础,所以转型比较快。

那么零基础可以学习Java大数据吗?Java大数据主要学习什么?如何摆脱零基础的困境呢?

第一、零基础学习Java大数据开发,心态很重要

对于陌生的知识领域,大家最开始接触的时候都不免有些困惑,会对自己产生怀疑,就像我们打游戏一样。刚开始总是操作不当、找不到该按的按钮、也不懂的团队配合,而当我们玩过几局之后就很快能够和大家一起进行游戏了。

所以零基础学习Java大数据开发,心态一定要摆正,要相信自己,刚开始我们要学习Java大数据开发所需的语言、语法,因为他是计算机语言,我们需要一定的时间适应、摸索,等我们掌握基础之后就会感受到它的乐趣,自然也就不会觉得难了。

第二、零基础学习Java大数据开发,课程安排很重要,有计划学习

零基础学习Java大数据开发,最忌讳盲目的没有计划的学习,摆脱了系统学习计划,结果必然“一塌糊涂”。所以建议零基础学习大数据开发最好还是参加大数据培训班效果更好。比如昆明北大青鸟,就为学生制定了详细的课程安排,从Java开始一步步深入到大数据开发的各个知识点。与学习其他知识一样,有计划性能够快速的直达目的地。

昆明北大青鸟Java大数据课程分为6个阶段,从Java基础到大数据实战项目。

首先,需要明确的是,学大数据必须要有Java基础。

但是,零基础也可以学习Java大数据。为什么?

因为我们的课程是从Java基础开始讲起。先打Java语言基础,等基础打好,再开始学大数据课程,中间贯穿网站后台和大数据分析项目,让你在学习中就掌握项目经验,符合企业用人标准。

课程时间:

在这里说一下,我们的课程,需要5个多月。

课程人群:

1、零基础想入行高薪大数据的同学。

2、有Java基础想转大数据的同学。

3、其他行业想转行的同学。

第三、零基础学习Java大数据开发,互帮互助,在实训中提升自己

一人为孤,三人为众,独自学习往往让人感到困惑,而如果能够找到一群志同道合的人一起学习,那么学习更有动力,这也就是“氛围”的重要性。

所以,建议小白去培训班进行学习。在这里不仅有共同努力的同学,还有大牛老师为你指导,相信学习效率一定会得到巨大的提升。而且,大数据培训机构一般都会为学员提供实训项目,让学员在实际操作中提升自己,当然,实训的目的之一是让大家将知识融会贯通,另一个目的却是让大家在实训中体会到团队协作的重要性,这在以后的工作中意义重大。

第四、零基础学习Java大数据开发,习惯的保持

无论学习什么,都不能有三分钟热度的心态,不能有“三天打鱼两天晒网”的心理。在终身学习的年代里,如果你不能够真正的养成一个良好的学习习惯,那么最后受伤的还是自己。

零基础学习Java大数据难度其实并不高,关键是看你想不想学,每个人都是从小白过渡而来,别人能做好,相信你也可以。所以,零基础并不是学习大数据的限制,也不是你学不好的理由,只要你能够持坚持学习,那么你一样可以学懂大数据开发,成为一名专业的人才。

昆明北大青鸟零基础Java大数据开发培训班免费体验营开始报名啦!如果你是没有编程基础的小白,可以来昆明北大青鸟让昆明北大青鸟老师免费为您制定Java大数据学习路线规划图,让你的学习更轻松。

‘陆’ 怎么自学大数据

自学大数据学习路线:(前提:以Java语言为基础)

总共分为四个模块:

‘柒’ Java开发想尝试大数据和数据挖掘,如何规划学习

大数据前景是很不错的,像大数据这样的专业还是一线城市比较好,师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的,学习大数据可以按照路线图的顺序,

学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构,你可以深度了解机构的口碑情况,问问周围知道这家机构的人,除了口碑再了解机构的以下几方面:

1.师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果,很关键的一点是师资队伍,你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色,都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性,也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师,一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台,即能够为你提供良好的就业保障,让学员能够学到实在实在的知识,并向大数据学员提供一对一的就业指导,确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果,如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作,你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

‘捌’ 学java应该从哪里开始

一、java学习路线图
阶段一是 java基础,通过对基础阶段的学习,可以清晰了解JavaEE开发工程师的定位及发展规划,同时也要在心里默默做下接下来迎战的心理准备。
阶段二是 javaWeb,是进阶阶段,掌握Java的基本语法,数据类型及各种运算符,开始可以写一些运算相关的程序。
阶段三是 java框架,框架是程序中另一种存储数据的方式,比直接使用数组来存储更加的灵活,在项目中应用十分广泛。
阶段四是 java+云数据,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。
二、Java学习书籍推荐
基础类
1、《Thinking in java》(阅读2遍),入门第一位是建立正确的概念
2、《Core Java》这本书更贴近实践,更多API的介绍,同样,更新也更频繁。(可以选重点章节读一下)
进阶类
1、《Effective Java》(阅读1遍),在熟悉语法、API之后,你需要知道实践和陷阱,没有比这本更好的。
2、《深入Java虚拟机》(阅读2遍),翻译一般,但不可不读,结合新的JVM规范来读效果更好。
3、《Java Puzzlers》,通过谜题介绍一些你可能没有注意到的边角料,作为趣味读物也不错

‘玖’ Java学习路线

根据个人实际的经历,结合多种书籍,特别整理出了下面的java学习路线:

一、Java SE部分

1、java基础:基础语法;面向对象(重点);集合框架(重点);常见类库API;

2、java界面编程:AWT;事件机制;Swing;

3、java高级知识:Annotation;IO和NIO、AIO;多线程、线程池;阻塞、非阻塞、异步网络通信;反射、动态代理;

二、JDBC编程

4、SQL基础:基础SQL语句;基本查询;多表查询;子查询;结果集的交、并、差运算;

5、JDBC基础:常见数据库用法;JDBC操作常见数据库;RowSet与离线结果集;数据库连接池;事务管理、批处理;

6、JDBC进阶:存储过程、函数;触发器;理解JCBC的不足;掌握ORM工具优势和设计;

三、DHTML编程

7、HTML基础:基本HTML标签;常见表单标签;DIV+CSS布局;

8、JavaScript知识:javascript基本语法;javascript基本对象特征;Json语法;深刻理解javascript的动态特征;

9、Dom和事件机制:DOM操作、编程;常见浏览器事件机制;掌握用户交互技巧;

四、XML编程

10、XML基础:XML基础规则;DTD和SCheme;XML和样式单;

11、XML进阶:DOM、SAX和JAXP;dom4j、JDOM等工具;XQuery和XQJ;基于XML的数据交换;

12、Web Service:JAX_WS2、SAAJ规范;WSDL和SOAP协议;CXF框架、拦截器;CXF整合Spring;

五、Java Web编程

13、Web编程基础:Tomcat服务器;Jsp语法、EL、内置对象;Servlet API;Servlet 3.0注解;Listener和Filter;

14、Web编程进阶:自定义标签库;MVC和DAO、Servlet、标签的作用;JSTL、DisplayTag等常见标签库用法;

15、Web编程原理:请求/响应、架构;Http协议;深刻理解Jsp运行原理;掌握Web容器底层的线程池、socket通信、调用Servlet的命令模式;

六、Ajax编程:

16、Ajax编程:XML HttpRequest和异步请求;发送请求和处理响应;常见Ajax库(Prototype、Jquery、ExtJs、DWR)用法;结合Http协议、异步请求深入研究ajax库的设计;

七、Android开发

17、Android基础:Android开发调试环境;Android应用结构;界面组件与界面编程;资源管理;四大组件;

18、Android中级:文件IO和SQLite;图形、图像与动画;音频、视频的录制与播放;传感器编程;GPS应用;

19、Android高级:网络编程与Web Service;OpenGL_ES 3D开发;整合Google服务;使用NDK开发;java和c相互调试;

八、轻量级Java EE

17、Struts2:MVC与struts体系;Action和Result;国际化和标签库;文件上传、下载;类型转换和输入检验;拦截器与插件开发;

18、Hibernate:ORM与持久化映射;关系映射、继承映射;延迟加载、性能调优;HQL查询、条件查询、SQL查询;二级缓存和查询缓存;

19、Spring:IoC与Bean配置、管理;Bean生命周期;SP、EL;AOP与事务权限控制;S2SH整合开发;Spring整合Jpa;

九、经典Java EE

20、JSF<选学>:MVC与JSF设计理念;托管Bean与导航模型;JSF流程与事件机制;JSF标签库;类型转换与输入检验;

21、EJB及相关技术:JNPI与RMI;会话Bean及其生命周期;IoC与EJB拦截器;JMS与MDB;会话Bean与Web Service;

22、JPA:ORM框架与JPA规范;JPA注解与常用API;JTA事务与事务管理;JPQL查询;EJB、JPA整合;

十、Java 拓展、进阶:

23、Java EE实践与架构:Ant+Ivy或Maven;SVN、CVS;深刻理解10种以上设计模式;掌握各种Java EE架构及各自优势;

24、Workflow:Workflow规范及功能;JBPM等workflow框架;多次重构、反复思考;大型项目经验;

25、Java EE进阶:掌握各MVC框架运行原理、能开发类似框架;掌握Spring、HiveMind、AspectJ等框架原理、能开发类似工具;掌握Hibernate、iBatis等框架原理,能开发类似工具;深入研究EJB机制、大致了解应用服务器的实现;

希望对您有所帮助!~

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