大数据开发高薪训练营课程旨在为学员提供系统的大数据开发知识，课程内容包括JavaSE核心技术、JavaWeb开发、数据可视化、Hadoop生态圈技术栈以及分布式缓存与消息中间件等知识点。接下来将详细解释各阶段的知识点。
第一阶段：JavaSE核心知识
本阶段为大数据开发的基础，主要内容包括：
- Java编程概述及基础语法：介绍Java语言的基础知识，语法结构，以及编程规范。
- Java集合与泛型：掌握Java集合框架的使用，泛型的概念及其应用。
- Java技术体系平台：了解Java技术体系，包括JDK、JRE、JVM的作用和区别。
- Java核心机制与JVM运行原理：深入理解Java虚拟机的工作机制，内存模型，垃圾回收等。
- Java开发环境搭建：配置Java开发环境，包括安装JDK和配置环境变量。
- JavaAPI、异常机制、反射及IO流：学习Java标准库的使用，异常处理机制，Java反射机制以及文件IO操作。
- Java流程控制结构、面向对象编程高级类特性：掌握Java的控制流语句，面向对象的高级特性如继承、多态。
- Lambda表达式、函数式接口：学习Java8引入的Lambda表达式和函数式编程接口的使用。
- 多线程技术：学习线程的原理、创建、调度、同步、通信等，包括线程安全问题的解决办法。
- 网络编程基础知识：了解网络编程的基本概念，如TCP/IP协议栈、OSI模型、网络通信协议等。
- Java网络编程：掌握基于TCP/IP协议的Java网络编程，包括Socket编程，URL编程以及HTTP协议的URLConnection的使用。
第二阶段：JavaWeb数据可视化
本阶段介绍Java Web开发和数据可视化技术，主要内容包括：
- JavaWeb后端技术：包括Tomcat&Nginx服务器中间件，Servlet规范组件。
- 数据可视化技术：学习如何使用Ajax&Json进行轻量级数据交互，掌握前端技术如HTML、CSS、JavaScript。
- Maven和Git的使用：了解项目构建工具Maven和版本控制工具Git的基本使用。
- Spring框架和SpringMVC：学习Spring框架的基本原理和使用SpringMVC进行Web层的开发。
- Mybatis和SpringBoot：掌握Mybatis持久层框架的使用，以及SpringBoot框架的搭建和配置。
- XML、前端可视化技术：学习XML可扩展标记语言，使用Vue、ECharts等前端技术进行数据可视化。
- MySQL和Linux系统基础：掌握MySQL数据库的基础操作，了解Linux系统的基础知识。
- 综合实战项目：拉勾网招聘行业报表数据可视化项目的开发与实现。
第三阶段：Hadoop核心及生态圈技术栈
本阶段介绍Hadoop生态系统的关键技术，主要包括：
- Hadoop核心：分布式文件系统HDFS，分布式计算MapReduce，Shuffle过程的深入了解。
- 分布式资源调度框架Yarn：学习Yarn架构及原理，核心组件以及资源调度策略。
- Hadoop完全分布式集群部署：部署一个Hadoop集群，学习如何配置和管理Hadoop环境。
- 大数据概述：了解大数据的基本概念和Hadoop的适用场景。
- Hive、Flume、ZooKeeper：掌握Hive的数据仓库工具，Flume数据采集组件，以及ZooKeeper的分布式协调服务。
- HBase：学习使用HBase，一个海量列式非关系型数据库。
- Hue和Impala：了解Hadoop生态圈的技术栈，数据交互组件Hue，SQL查询系统Impala。
第四阶段：分布式缓存Redis及Kafka消息中间件
本阶段深入学习高性能分布式缓存和消息中间件技术，主要包括：
- Redis：掌握Redis高性能分布式缓存，包括主从复制、数据类型、配置、持久化机制。
- Kafka：学习高吞吐的消息中间件Kafka的使用，包括消费者机制和源码剖析。
- NoSQL&Redis入门：了解NoSQL的概念，以及Redis的入门使用。
- 分布式数据库CAP原理：学习分布式数据库的CAP定理。
- 大数据交互组件Hue和任务调度管理系统：了解Hadoop生态圈中的交互组件和任务调度系统。
通过以上四个阶段的学习，学员将掌握从Java基础开发到大数据开发的全方位技能，为大数据开发高薪工作奠定坚实基础。
