java开发学习框架

Posted 2023-05-30 博客0214

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了java开发学习框架相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Java基础
1.1. Java简介与安装
1.2. Java基本语法
1.3. 数据类型与变量
1.4. 运算符与表达式
1.5. 流程控制（分支与循环）
1.6. 数组
面向对象编程
2.1. 类与对象
2.2. 继承与多态
2.3. 接口与抽象类
2.4. 封装与访问控制
2.5. 重载与覆盖
2.6. Java内存管理与垃圾回收
Java常用类库
3.1. 字符串与StringBuilder
3.2. 数学类（Math、BigInteger、BigDecimal）
3.3. 日期与时间类（Date、Calendar、LocalDate等）
3.4. Java集合框架（List、Set、Map等）
3.5. 异常处理
Java输入输出
4.1. 文件操作（File类）
4.2. 字节流与字符流
4.3. 缓冲流
4.4. 对象序列化与反序列化
Java多线程与并发
5.1. 线程的创建与管理
5.2. 线程同步
5.3. 线程间通信
5.4. 线程池
5.5. Java并发工具类（如CountDownLatch、CyclicBarrier等）
Java网络编程
6.1. 网络基础知识
6.2. Socket编程
6.3. URL与URLConnection
6.4. HttpClient
Java数据库编程
7.1. JDBC简介
7.2. 数据库连接与操作
7.3. 预编译语句
7.4. 事务管理
Java Web开发
8.1. Servlet与JSP简介
8.2. HTTP协议简介
8.3. Web服务器与容器
8.4. MVC设计模式
8.5. 常用Web框架（如Spring MVC、Struts等）
Java企业级开发
9.1. Spring框架
9.2. MyBatis框架
9.3. Hibernate框架
9.4. 分布式与微服务架构
Java性能优化与工程实践
10.1. Java性能调优
10.2. 代码重构与设计模式
10.3. 单元测试与自动化测试
10.4. 持续集成与持续部署
10.5. 版本控制（如Git）

以后的一段时间里我会按照这个大纲为大家讲解java开发，内容会很多，也会尽量讲详细，希望大家喜欢
推荐阅读：

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零基础大数据学习框架

大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。

Java语言是王道就是这个道理，Java的核心代码是开源的，是经过全球能人牛人共同学习共同研发共同检验的，所以说Java是最经得住检验的语言，而且任何人都可以学习Java核心技术并且使用核心技术开发出像android一样的系统和Hadoop一样的框架。如果把编程的世界比作一棵树，那么Java是根，SSH和Hadoop这样的框架都是它开得枝散得叶。

在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:529867072，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
技术图片

由于大数据开发工程师是目前IT培训界最热门的专业，大数据技术人才是引领智能革命的弄潮儿，是智能时代最直接的受益者，这么重要的专业科多一定要给大家讲解的详细透彻，以Hadoop生态圈为主，介绍目前大数据应用级开发工程师在工作当中所用到的全部技术，建议大家在学习大数据开发工程师专业之前，要有一定的Java基本语法和框架的学习经验。

科多大数据的零基础课程包含java+大数据开发两个部分，提高课程针对有java开发经验的朋友只包含大数据部分。因为根据前面的介绍你应该知道了，大数据的学习是需要一定的java基础的。

开源的Hadoop大数据开发平台

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，用户之所以可以轻松的在hadoop上开发和运行处理海量数据的应用数据，是因为hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性等优点。

hadoop大数据生态系统：技术图片

分布式文件系统-HDFS

提起hadoop文件系统，首先想到的是HDFS（Hadoop Distributed File System），HDFS是hadoop主要的文件系统，是Hadoop存储数据的平台，建立在网络上的分布式存储系统。hadoop还集成了其他文件系统，hadoop的文件系统是一个抽象的概念，HDFS只是其中的一种实现。

分布式计算框架-MapReduce

MapReduce是一种编程模型，是Hadoop处理数据的平台。用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

分布式开源数据库-Hbase

HBase – Hadoop Database,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。适合于非结构化数据存储，保留数据多个时间段版本。Hbase极大的方便扩展了Hadoop对于数据的处理和应用。

大数据开发平台模块生态圈技术图片

Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，处理结构化SQL查询功能。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行并提交到集群上去执行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，不用使用Java编程，十分适合数据仓库的统计分析。

学习Hive时，对于Hive QL中的DDL和DML就是必须要掌握的基础；表的定义、数据导出以及常用的查询语句的掌握是完成大数据统计分析的基础。学会针对Hive进行编程：使用Java API开操作Hive、开发Hive UDF函数。掌握好Hive部分高级的特性能大大提升Hive的执行效率。在优化过程中可以很好的借助于执行计划来进行分析，学习Hive时需要注意Hive性能优化是在生产中的最重要的环节，如何解决数据倾斜是关键；梳理清楚Hive元数据各个表之间的关联关系也能提升对Hive的把握能力。

Zookeeper协调Hadoop生态圈各个模块共同工作

从英文含义上来看Hadoop是小象，Hive是蜜蜂，pig是猪，Zookeeper是动物管理员。那么很显然Zookeeper的作用是分布式应用程序协调服务，为各个模块提供一致性服务的。

数据导入导出框架Sqoop

Sqoop是一款开源的工具，英文含义是象夫，就是喂养大象的人，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。大数据学习交流群：251956502

学习目标：

1.了解Sqoop是什么、能做什么及架构；

2.能够进行Sqoop环境部署；

3.掌握Sqoop在生产中的使用；

4.能够使用Sqoop进行ETL操作。

Scala编程开发

Scala是一种函数式面向对象语言，类似于RUBY和GROOVY语言，它无缝结合了许多前所未有的特性形成一门多范式语言，其中高层并发模型适用于大数据开发。而同时又运行于JAVA虚拟机之上。

Spark

Spark是目前最流行的大数据处理框架，以简单、易用、性能卓越著称。丰富的程序接口和库文件也使得Spark成为业内数据快速处理和分布式机器学习的必备工具。

*扩展技能：

python开发基础、数据分析与数据挖掘

学习数据挖掘工具Sklearn，熟悉数据挖掘朴素贝叶斯算法和数据挖掘SVM分类算法，并且最终使用Sklearn实现贝叶斯以及SVM算法。