Java及大数据学习路线.pdf

Java及⼤数据学习路线 1.Java学习路线 1.1JavaSE Java基础 Java8新特性 数据库MySQL与SQL语⾔ JDBC 1.2JavaWeb HTML基础与CSS JavaScript DOM 与 jQuery XML与Tomcat HTTP协议 服务器端组件Servlet JSP EL表达式 JSTL 会话控制Cookie和Session 服务器端组件Filter 服务器端组件Listener 国际化 异步数据传输框架Ajax ⽂件的上传下载 1.3JavaEE框架 系统整体分层解耦框架spring 轻量级Web框架springmvc 轻量级持久层框架mybatis 服务器操作系统Linux 内存数据库Redis 项⽬架构、jar包管理⼯具Maven 1.4JavaEE⾼级 SVN/IDEA开发⼯具 分布式版本管理⼯具Git与Github Mysql⾼级 Mycat实现MySQL的分布式、分库分表、读写分离 Nginx反向代理、负载均衡、动静分离 JVM内存模型、参数调优 JUC线程⾼级 分布式架构注册中⼼Zookeeper 虚拟化应⽤容器Docker 全⽂检索引擎ElasticSearch 消息队列RabbitMQ 前端VUE/ES6 2⼤数据学习路线 2.1JavaSE Java基础 Java8新特性 数据库MySQL与SQL语⾔ JDBC 2.2JavaEE核⼼ HTML、CSS、JS、XML Tomcat服务器、HTTP协议、JSP、Servlet组件 EL表达式、会话控制、⽂件的上传下载 Filter组件、Listener组件、异步传输框架AJax 系统整体分层解耦框架spring 轻量级Web框架springmvc 轻量级持久层框架mybatis 项⽬架构、jar包管理⼯具Maven 服务器操作系统Linux 内存数据库Redis Mysql⾼级 命令解析器Shell 2.3Hadoop⽣态体系 ⼤数据存储框架Hadoop 分布式服务管理框架zookeeper hadoop⾼可⽤HA 数据仓库hive 数据查询框架impala+kudu+clouderManager ⽇志采集传输框架flume/idea 分布式发布-订阅消息系统Kafka+监控器kafkaManager+kafkaMonitor 分布式⾮关系型数据库Hbase+Hbase⼆级索引创建⼯具Phoenix 任务调度框架Azkaban 数据查询框架Kylin+druid ⼤数据图形化⼯具Hue 分布式版本管理⼯具Git与Github 2.4 Spark/Flink⽣态体系 全⽂检索+⽇志搜集+数据可视化ELK 多范式编程语⾔Scala SparkCore/Spark SQL/Spark Streaming/Spark mlib Spark内核和优化 JVM/JUC python 数据结构 ⼤数据框架Flink 3 Java基础图谱 4 软件开发介绍 软件开发 软件，即⼀系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合。有系统软 件和应⽤软件之分。 4.1 ⼈机交互⽅式 图形化界⾯(Graphical User Interface GUI)这种⽅式简单直观，使⽤ 者易于接受，容易上⼿操作。 命令⾏⽅式(Command Line Interface CLI)：需要有⼀个控制台，输 ⼊特定的指令，让计算机完成⼀些操作。较为⿇烦，需要记录住⼀些 命令。 Pascal之⽗Nicklaus Wirth： "Algorithms+Data Structures=Programs" 4 .2常⽤的DOS命令 dir : 列出当前⽬录下的⽂件以及⽂件夹 md : 创建⽬录 rd : 删除⽬录 cd : 进⼊指定⽬录 cd… : 退回到上⼀级⽬录 cd: 退回到根⽬录 del : 删除⽂件 exit : 退出 dos 命令⾏ 补充：echo javase>1.doc Java及大数据的学习路线涵盖了许多关键领域，从基础到高级，为有意从事这两个领域的专业人士提供了全面的指导。以下是对这些学习路线的详细解释： **Java学习路线** 1. **JavaSE**： - **Java基础**：包括语言基础，如变量、数据类型、控制流、类与对象等。 - **Java8新特性**：如Lambda表达式、函数式接口、Stream API、日期时间API等。 - **数据库MySQL与SQL语句**：掌握SQL语言进行数据操作。 - **JDBC**：Java数据库连接，用于与各种数据库进行交互。 2. **JavaWeb**： - **HTML/CSS/JavaScript**：网页开发的基础技术，用于构建用户界面。 - **DOM与jQuery**：处理HTML文档对象模型，简化JavaScript操作。 - **XML与Tomcat**：XML用于数据交换，Tomcat是常用的Java Web服务器。 - **HTTP协议**：理解网络通信的基础。 - **Servlet/JSP**：服务器端编程技术，用于动态生成Web页面。 - **EL表达式/JSTL**：简化JSP页面中的表达式。 - **会话控制**：如Cookie和Session，用于跟踪用户状态。 - **Filter/Listener**：过滤器和监听器，用于扩展Web应用程序功能。 - **Ajax**：实现异步数据传输，提升用户体验。 - **文件上传下载**：处理客户端与服务器之间的文件交互。 3. **JavaEE框架**： - **Spring**：提供依赖注入和面向切面编程，支持企业级应用。 - **Spring MVC**：Spring的Web MVC框架，处理HTTP请求。 - **MyBatis**：轻量级持久层框架，简化数据库操作。 - **Linux**：常用服务器操作系统。 - **Redis**：内存数据库，用于缓存和高速数据访问。 - **Maven**：项目管理和构建工具，管理依赖关系。 - **高级主题**：如JVM内存模型、参数调优，JUC（并发包）线程高级特性，以及Docker虚拟化容器。 **大数据学习路线** 1. **JavaSE** 和 **JavaEE核心** 的内容与Java学习路线相同。 2. **Hadoop生态体系**： - **Hadoop**：分布式存储和计算框架，解决大数据处理问题。 - **Zookeeper**：分布式服务管理，协调集群组件。 - **Hive**：数据仓库工具，支持SQL查询大数据。 - **Impala/Kudu/Cloudera Manager**：高性能数据查询和管理工具。 - **Flume/Idea**：日志收集和传输。 - **Kafka**：实时数据流处理，与KafkaManager和KafkaMonitor配合监控。 - **Hbase/Phoenix**：分布式NoSQL数据库，Phoenix用于创建二级索引。 - **Azkaban**：任务调度框架。 - **Kylin/Druid**：数据查询加速器。 - **Hue**：大数据图形化工具，提升用户交互体验。 3. **Spark/Flink生态体系**： - **ELK**：日志收集、分析和可视化的组合（Elasticsearch、Logstash、Kibana）。 - **Scala**：多范式编程语言，是Spark的主要编程语言。 - **Spark Core/SQL/Streaming/mlib**：Spark的核心组件，支持批处理、SQL、流处理和机器学习。 - **Flink**：另一大数据处理框架，侧重实时流处理。 **软件开发介绍** 软件是由一系列按特定顺序组织的计算机数据和指令组成，分为系统软件和应用软件。其中，**GUI** 提供图形化用户界面，易于用户操作；**CLI** 则需要输入命令行指令，适合程序员和高级用户。例如，DOS命令`dir`列出目录，`md`创建目录，`rd`删除目录，`cd`切换目录，`del`删除文件，`exit`退出命令行环境。 这个学习路线图详细地涵盖了从基础到进阶的Java编程和大数据处理，为成为合格的Java开发者或大数据工程师提供了全面的知识体系。通过系统学习，可以深入理解这两个领域的核心技术，并为实际项目开发打下坚实基础。