JAVA开发大数据课程
java 培训课程表
java 培训课程表分为：理论和实训两个大类，理论部分每个课后有练习。
分类课程主题内容Java 技术理论Java基础（javaSE）Java语言介绍、开发环境搭建、HelloWorld、运行过程类、对象、方法数据类型、运算符、数组程序流程控制封装、继承、多态接口与抽象类Java异常处理Java集合框架JDBC操作数据库（有可能放到Java EE部分）Java IO、序列化、NIOJava多线程Socket网络编程反射机制、注解Java XML解析Java 类库介绍和部分使用实例数据结构与算法中间穿插eclipse 的介绍和使用Java企业版本（javaEE）一、JavaEE 框架结构，企业标准和协议概述二、Java Web 部分http 介绍、协议介绍web前端部分（html,html5,css,js,jquey,ajax、json）Jsp/ServletJSP九大隐含对象Servlet基础与控制Servlet过滤器与监听器JSTL与EL表达式Tomcat 服务器三、数据库部分主要讲解SQL（DDL,DML,DCL,TPL,CCL）; oracle,mysql 安装配置，等等。
四、服务器部分Linux 介绍，基本操作命令，java环境搭建五、Java 框架和主要技术Rmi、JNDI、JMS、JMX、JPASpring,SpringMVC,Mybatis 、Log4j，Junit,quartzwebservice,EJBApache 大体开源项目介绍，其他第三方框架六、项目管理团队开发部分Maven、SVN、Ant，等其他开发部署JavaMEAndroid不涉及Java 项目实训参与《商城》或者后台管理系统类似项目的实际开发一、软件工程理论二、软件工程文档，项目组成部分三、搭建环境四、实际开发、测试、上线五、项目总结。
《大数据技术基础》-课程教学大纲
《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。
大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。
大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。
让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
《大数据项目开发实战》配套教案
第1章大数据项目概述教案课程名称：大数据开发项目实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论18学时，实验46学时）总学分：3.0学分本章学时：7学时一、材料清单（1）《大数据开发项目实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标本章以企业大数据项目开发流程为例，介绍了企业大数据项目开发的一般流程与架构设计的分析依据，并对参与项目开发需要的角色与人员安排进行了分析。
此外，本书根据项目开发所需的环境和技术，介绍了CDH集群的资源配置情况、集群中配置的大数据技术、IDEA 的安装及开发环境的配置等，并演示了如何提交Spark任务到集群的过程以及对Spark任务的监控，为后续项目开发奠定了基础。
2.基本要求（1）了解企业项目开发的数据处理流程与项目的架构设计。
（2）了解企业大数据项目各个阶段的项目人员安排。
（3）熟悉本书项目所需的项目实战环境和项目涉及的技术与能力。
（4）熟悉Spark任务调用的实现和Spark任务提交到集群并进行监控的过程。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）企业项目有哪些？（2）项目开发的数据处理流程有哪些?（3）项目开发所涉及的大数据技术有哪些？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）在Window 10上如何搭建本项目的开发工程环境？（2）Spark任务调用的实现有哪些？（3）CDH集群中大数据开发组件的监控集群如何查看？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
java全套ppt课件
Java语言的特点
简单性、面向对象、跨平台性、安全性等。
Java的应用领域
Web开发、移动应用开发、桌面应用开发、 游戏开发等。
Java语法基础
01
数据类型
基本数据类型、引用数据类型以及 自定义数据类型。
控制结构
条件语句、循环语句、特殊处理等 。
03
02
运算符
算术运算符、关系运算符、逻辑运 算符等。
3.3 Java在大数据处理中的案例分析
电商数据分析
利用Java和大数据技术对电商平 台的用户行为、交易数据进行分 析，提供个性化推举和营销策略
。
金融风控分析
利用Java和大数据技术对金融数据 进行实时监控和风险预警，提高金 融风控的准确性和及时性。
社交网络分析
利用Java和大数据技术对社交网络 数据进行发掘和分析，实现用户画 像和社交网络结构的可视化展示。
Java语言特性
Android Studio
Android API
Java语言具有面向对象、跨平台、安 全性高等特点，非常合适用于 Android应用开发。
Android Studio是官方推举的集成开 发环境，支持Java语言，提供了丰富 的工具和库，方便开发者快速构建 Android应用。
Java语言提供了丰富的Android API ，包括UI组件、网络通讯、数据存储 、位置服务等，方便开发者快速开发 出功能强大的Android应用。
集合类库
包括List、Set、Map等 常用集合类，用于存储和 操作数据。
并发类库
提供多线程编程的支持， 包括线程池、锁、并发集 合等。
IO类库
提供文件输入输出、网络 输入输出等功能，支持缓 冲、转换等操作。
学大数据为什么要学Java？
学大数据为什么要学Java？学习大数据，至少需要一种编程语言，学流行的Java语言必不可少，更是夯实基础。
Java除了是大数据开发、大数据分析的必备基础知识，还可以适用于其他的技术领域。
而且Java的语言特点，是学习大数据的基础：一、面向对象。
Java是一个面向对象的语言。
对程序员来说，这意味着要注意应中的数据和操纵数据的方法(method)，而不是严格地用过程来思考。
在一个面向对象的系统中，类(class)是数据和操作数据的方法的集合。
数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。
每一对象是其状态和行为的封装。
类是按一定体系和层次安排的，使得子类可以从超类继承行为。
在这个类层次体系中有一个根类，它是具有一般行为的类。
Java程序是用类来组织的。
二、简单性。
Java看起来设计得很像C++，但是为了使语言小和容易熟悉，设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了，这些特征是一般程序员很少使用的。
例如，Java不支持go to语句，代之以提供break和continue语句以及异常处理。
Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征，并且不使用主文件，免去了预处理程序。
因为Java 没有结构，数组和串都是对象，所以不需要指针。
Java能够自动处理对象的引用和间接引用，实现自动的无用单元收集，使用户不必为存储管理问题烦恼，能更多的时间和精力花在研发上。
三、安全性。
Java的存储分配模型是它防御恶意代码的主要方法之一。
Java没有指针，所以程序员不能得到隐蔽起来的内幕和伪造指针去指向存储器。
更重要的是，Java编译程序不处理存储安排决策，所以程序员不能通过查看声明去猜测类的实际存储安排。
编译的Java代码中的存储引用在运行时由Java解释程序决定实际存储地址。
Java运行系统使用字节码验证过程来保证装载到网络上的代码不违背任何Java语言限制。
这个安全机制部分包括类如何从网上装载。
大数据网络培训课程
大数据网络培训课程
1、Java语言基础
JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。
Java语言基础包括Java 开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。
2、HTML、CSS与Java
网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。
3、Linux系统和Hadoop生态体系
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。
而Hadoop是一个大数据的基础架构，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。
还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。
4、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。
Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。
5.其他课程
数据收集：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统
Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;
大数据技术：Spark、Storm、Hadoop、Flink等;
数据存储：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;
资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper。
Java全部课件
Java全部课件汇报人：日期:CATALOGUE目录•Java基础篇•Java进阶篇•Java Web开发篇•Java框架篇01Java基础篇介绍Java语言的起源、发展以及核心概念，如“一次编写，到处运行”的理念。
概念与起源语言特点应用领域详细解析Java语言的特点，如跨平台性、面向对象、丰富的API等。
列举Java语言在Web开发、移动开发、大数据处理等领域的应用案例。
03Java语言概述02011Java开发环境搭建23指导如何下载、安装和配置Java Development Kit（JDK），为编写Java程序做准备。
JDK安装与配置介绍常用的Java集成开发环境，如Eclipse、IntelliJ IDEA等，并演示如何安装和使用。
集成开发环境（IDE）解释如何设置Java环境变量，如PATH、JAVA_HOME等，确保系统能够正确识别Java命令。
环境变量设置控制语句讲解Java中的控制语句，如条件语句（if-else）、循环语句（for、while）、选择语句（switch）等，以及它们的执行流程和实际应用。
Java基本语法标识符与关键字介绍Java中的标识符命名规则，以及关键字的作用和使用方法。
数据类型详细解析Java中的数据类型，包括整型、浮点型、字符型、布尔型等，以及它们的取值范围和相互转换。
运算符与表达式列举Java中的运算符，如算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等，并解释表达式的计算过程。
02Java进阶篇将数据与操作数据的方法进行结合，隐藏对象的内部实现细节，只暴露必要的接口。
封装子类可以继承父类的属性和方法，实现代码的重用，并可以在子类中进行扩展和修改。
继承不同对象对同一消息做出不同的响应，提高代码的灵活性和可扩展性。
多态面向对象编程在编译时检查类型参数的安全性和一致性，提高代码的复用率和类型安全。
Java高级特性泛型为代码添加元数据，方便代码的维护和管理，常用于框架和库的设计和实现。
JAVA自学教程(完整版)PPT课件(2024)
二分查找
针对有序数组，每次取中间元 素与目标元素比较，缩小查找 范围
12
03 面向对象编程基础
2024/1/27
13
类与对象的概念
类的定义
类是对象的模板，它定 义了对象的属性和方法 。
2024/1/27
对象的概念
对象是类的实例，具有 类定义的属性和行为。
类与对象的关系
类是对象的抽象描述， 而对象是类的具体实现 。
2024/1/27
32
Socket通信原理及示例
Socket通信原理
理解Socket通信的基本原理，掌握Socket 类和ServerSocket类的使用。
TCP编程
学习基于TCP协议的Socket通信，实现客户 端与服务器之间的数据传输。
多线程处理
掌握多线程在Socket通信中的应用，提高服 务器的并发处理能力。
TreeSet类的特点和使用
TreeSet是Set接口的另一个常用实现类，它基于红黑树实 现。TreeSet会对元素进行排序，因此它适用于需要排序的 场景。
26
Map接口及其实现类
01
Map接口的定义和特 点
Map接口表示一种键值对的映射关系 。Map中的每个元素都包含一个键和 一个值，键在Map中是唯一的。
学习ReentrantLock锁的使用，了解 公平锁与非公平锁的区别。
2024/1/27
等待/通知机制
掌握Object类的wait()、notify()和 notifyAll()方法的使用，实现线程间 的通信。
死锁与避免
了解死锁的概念及产生条件，学习如 何避免死锁的发生。
31
网络编程基础
网络编程概述
ArrayList类的特点和使用
使用Java开发大数据应用的实践经验
使用Java开发大数据应用的实践经验大数据应用在各行各业中扮演着重要角色，而Java作为一种强大的编程语言，也被广泛应用于大数据应用的开发中。
本文将分享一些使用Java开发大数据应用的实践经验。
一、选择适合的Java框架与库在开发大数据应用时，选择适合的Java框架与库非常重要。
常见的Java大数据框架包括Apache Hadoop、Apache Spark以及Apache Flink 等。
这些框架都提供了大数据处理的基本功能，并且具有丰富的生态系统和社区支持。
开发者可以根据项目需求选择合适的框架，并深入学习其使用方法和API。
二、使用Java进行数据处理与分析在大数据应用中，数据处理与分析是核心环节。
Java提供了强大的类库和工具来帮助开发者进行数据处理与分析。
其中，Apache Hadoop 提供了MapReduce编程模型，开发者可以使用Java编写Map和Reduce函数来实现数据的处理与分析。
Apache Spark则提供了RDD （弹性分布式数据集）和DataFrame等高级抽象，开发者可以使用Java编写Spark程序进行数据处理与分析。
此外，Java还提供了丰富的数据处理库，如Apache Commons Math和JFreeChart等，可以方便地进行统计分析和数据可视化。
三、使用Java构建可扩展的架构在大数据应用的开发过程中，考虑系统的可扩展性非常重要。
Java 语言的特性和工具使其成为构建可扩展架构的理想选择。
开发者可以使用Java的多线程和并发编程来处理大规模数据，并利用Java的分布式计算框架构建分布式的大数据应用。
此外，Java还支持面向对象的编程范式，开发者可以使用面向对象的设计原则来构建可维护和可扩展的代码。
四、编写高效的Java代码在大数据应用的开发过程中，编写高效的Java代码能够提升系统性能和响应速度。
首先，优化Java代码的性能可以从避免不必要的对象创建、减少内存占用和合理使用缓存等方面入手。
2013黑马JavaEE云计算大数据课程表
日期课程(空内容代表放假)讲师2013-4-25星期四开学典礼()2013-4-26星期五xml&dom_sax_dom4j编程朴乾2013-4-27星期六tomcat与web程序结构与Http协议与HttpUrlConnection朴乾2013-4-28星期日2013-4-29星期一java web之servlet朴乾2013-4-30星期二java web之request/respone朴乾2013-5-1星期三劳动节放假2013-5-2星期四劳动节放假2013-5-3星期五劳动节放假2013-5-4星期六Cookie/session朴乾2013-5-5星期日2013-5-6星期一jsp入门/El表达式/JSTL标签库朴乾2013-5-7星期二java web之设计模式和案例朴乾2013-5-8星期三编码实战演练（指导老师:) 朴乾2013-5-9星期四2013-5-10星期五自定义标签/国际化朴乾2013-5-11星期六数据库入门[mysql]朴乾2013-5-12星期日2013-5-13星期一jdbc朴乾2013-5-14星期二jdbc朴乾2013-5-15星期三jdbc/DBUtil使用朴乾2013-5-16星期四2013-5-17星期五jdbc案例/分页/条件查询朴乾2013-5-18星期六javaWeb之过滤器朴乾2013-5-19星期日2013-5-20星期一java web之邮件发送/监听器朴乾2013-5-21星期二javaWeb之文件上传和下载朴乾2013-5-22星期三在线支付/巩固知识之项目整合徐文海2013-5-23星期四2013-5-24星期五巩固知识之项目实战（指导老师:) 徐文海2013-5-25星期六巩固知识之项目实战（指导老师:) 徐文海2013-5-26星期日巩固知识之项目实战（指导老师:) 徐文海2013-5-27星期一2013-5-28星期二框架学习之java基础加强徐文海2013-5-29星期三oracle安装、SQL语句赵强2013-5-30星期四SQL语句、索引、序列赵强2013-5-31星期五2013-6-1星期六pl/sql、存储过程、触发器、游标及jdbc操作赵强2013-6-2星期日Ajax基础JavaScript增强2013-6-3星期一2013-6-4星期二Ajax基础JavaScript增强2013-6-5星期三AJAX/jquery2013-6-6星期四2013-6-7星期五AJAX实用案例2013-6-8星期六Javascript练习（指导老师:)2013-6-9星期日2013-6-10星期一struts22013-6-11星期二struts22013-6-12星期三2013-6-13星期四struts22013-6-14星期五struts2练习（指导老师:)2013-6-15星期六struts2练习（指导老师:)2013-6-16星期日2013-6-17星期一hibernate基础2013-6-18星期二hibernate关系映射2013-6-19星期三hibernate加强与二级缓存2013-6-20星期四2013-6-21星期五hibernate练习（指导老师:)2013-6-22星期六hibernate练习（指导老师:)2013-6-23星期日2013-6-24星期一spring核心2013-6-25星期二spring核心2013-6-26星期三spring框架整合2013-6-27星期四2013-6-28星期五spring练习（指导老师:)2013-6-29星期六spring练习（指导老师:)2013-6-30星期日2013-7-1星期一SVN/CVS2013-7-2星期二luncene2013-7-3星期三luncene/compass2013-7-4星期四2013-7-5星期五JBPM与项目[属于学半天练半天的项目] 2013-7-6星期六JBPM与项目2013-7-7星期日2013-7-8星期一JBPM与项目2013-7-9星期二JBPM与项目2013-7-10星期三JBPM与项目2013-7-11星期四2013-7-12星期五JBPM与项目2013-7-13星期六JBPM与项目2013-7-14星期日2013-7-15星期一JBPM与项目2013-7-16星期二JBPM与项目2013-7-17星期三JBPM与项目2013-7-18星期四2013-7-19星期五JBPM与项目2013-7-20星期六JBPM与项目2013-7-21星期日2013-7-22星期一简历书写与就业指导()2013-7-23星期二软件项目管理工具--Maven()2013-7-24星期三2013-7-25星期四webservice()2013-7-26星期五webservice()2013-7-27星期六2013-7-28星期日待选项目[属于学半天练半天的项目]() 2013-7-29星期一待选项目2013-7-30星期二待选项目2013-7-31星期三2013-8-1星期四待选项目2013-8-2星期五待选项目2013-8-3星期六2013-8-4星期日待选项目2013-8-5星期一待选项目2013-8-6星期二2013-8-7星期三待选项目2013-8-8星期四待选项目/weblogic配置2013-8-9星期五mybatis入门与Spring整合()2013-8-10星期六2013-8-11星期日HTML52013-8-12星期一spring mvc()2013-8-13星期二2013-8-14星期三NoSql2013-8-15星期四linux2013-8-16星期五2013-8-17星期六云计算之大数据处理hadoop2013-8-18星期日云计算之大数据处理hadoop2013-8-19星期一2013-8-20星期二云计算之大数据处理hadoop2013-8-21星期三云计算之大数据处理hadoop2013-8-22星期四云计算之大数据处理hadoop2013-8-23星期五2013-8-24星期六云计算之大数据处理hadoop2013-8-25星期日云计算之大数据处理hadoop注意：课表每个月都会更新一到两次，在月底会决定下个月的带课老师，另外课程的上课顺序会有些微调俗话说:一分耕耘一分收获。
Java基础与案例开发详解课程设计
Java基础与案例开发详解课程设计简介Java是一种崭新的编程语言，已经成为了编写三个基本信息技术领域（企业环境、云计算和移动设备）应用程序的标准。
Java非常适合于大规模高度分布式环境中开展程序设计工作，并且在多种平台上都可以运行。
本课程主要目的是向学生介绍Java的核心概念和编程基础，为学习和编写大型的Java应用程序奠定基础。
本课程包括从数据类型、数组和字符串，到流、控制结构和异常处理等Java的重要特性的解释，涵盖了一系列基本的编程技术诀窍。
此外，本课程还会通过实践案例来提高学生的编程技能，以便让学生更好地应用所学知识。
学习目标本课程的主要学习目标包括以下内容：1.掌握Java语言的基础概念和语法2.理解控制流程、异常处理以及面向对象编程的核心概念3.熟悉Java编程的基本模板和技巧4.学习如何利用Java编写实践案例，进一步提升编程技能内容概述第一部分：Java语言基础本部分主要介绍Java语言基础，包括Java语言的核心概念、数据类型、数组和字符串、控制流程、方法、面向对象编程等。
重点讲解Java对象、类和继承，并且给出一系列关于Java对象、类和继承的例子。
第二部分：Java应用程序开发本部分主要介绍Java应用程序开发，包括Java编程的基本模板和技巧、异常处理和面向对象编程等。
主要讲解Java程序开发方式、块和语法，当然，还会在这个部分深入剖析实践案例，以帮助学生更好地理解Java的编程基础。
第三部分：Java实战开发本部分主要介绍Java实战开发，包括Java的主要应用领域和应用案例等。
主要介绍Java网络编程、Swing GUI编程和多线程编程等，以及多个Java应用案例的开发。
这个部分是本课程最实际的部分，通常也是对初学者来说最困难的部分。
实践案例为了让学生更好地掌握Java的编程知识，本课程会提供一系列实践案例，即让学生扮演实际的开发人员，并且开发一些简单的应用程序。
其中一些案例包括：•实现一个Java应用程序，能够通过TCP网络实现文件的传输。
《全网最全Java培训课件》
Hibernate
探索Hibernate框架，简化Java与 数据库之间的交互。
SQL
学习如何使用SQL语言查询和操 作数据库。
Java Web 开发
1
S ervlet
学习如何使用Serv，并处理HTTP请求和响应。
了解封装的重要性以及如 何设计和使用Java类和对 象。
2 继承
探索继承的概念，并学习 如何使用继承创建类的层 次结构。
3 多态性
深入了解多态性，学习如 何使用抽象类和接口实现 多态。
Java集合框架
1
基本概念
学习Java集合框架的核心概念，包括列表、
常用集合类
2
集合和映射。
了解常见集合类的特性和用法，如
数据库交互
了解如何在Java应用程序中使用数据库，并学习 数据库连接和操作。
Java的核心概念
面向对象
深入研究封装、继承和多态等面 向对象编程的基本概念。
多态性
掌握多态性的概念和用法，使您 的代码更加灵活和可扩展。
继承和接口
学习如何使用继承和接口创建可 重用的代码模块。
Java面向对象编程
1 封装
ArrayList、HashSet和HashMap。
3
集合操作
掌握集合框架的常用操作，如添加、删 除和排序集合元素。
Java多线程编程
线程基础
深入了解线程的概念和生命周 期，并学习如何创建和管理线 程。
线程同步
了解多线程编程中的同步问题， 并学习如何使用锁和同步机制 保护共享资源。
并发编程
掌握并发编程的概念和技术， 包括线程池和并发集合。
常用Java开发工具
javaPPT课件(2024)
常用的集合类
如`ArrayList`、`LinkedList`、`HashSet`、 `TreeSet`、`PriorityQueue`等。
ABCD
2024/1/26
主要的集合接口
包括`Collection`、`List`、`Set`、`Queue`、 `Deque`等。
迭代器与for-each循环
24
JSP技术
JSP定义
JSP语法
JSP内置对象
JSP与Servlet关系
JSP（JavaServer Pages）是 一种基于Java的服务器端编程 技术，用于创建动态Web页面 。
JSP页面由HTML标记和嵌入的 Java代码组成，支持表达式、 脚本元素、指令、动作等。
JSP提供了一组内置对象，如 request、response、session 等，用于处理HTTP请求和生 成响应。
Spring MVC
介绍Spring MVC的工作原理、核心组件以及常用注解。
28
Hibernate框架
Hibernate概述
简要介绍Hibernate的起源 、发展以及特点。
ORM原理
阐述对象关系映射（ORM） 的原理和Hibernate如何实 现ORM。
Hibernate核心 API
详细介绍Hibernate的核心 API，包括Session、 Transaction、Query等。
2024/1/26
19
多线程编程
线程的概念
线程是程序中的执行单元 ，Java支持多线程编程。
创建线程的方式
可以通过继承`Thread`类 或实现`Runnable`接口来 创建线程。
线程的生命周期
包括新建、就绪、运行、 阻塞和死亡五种状态。
大数据开发技术课程设计
大数据开发技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据基本概念，掌握大数据技术体系结构；2. 学会使用至少一种大数据处理框架（如Hadoop、Spark）进行数据处理；3. 掌握数据挖掘和数据分析的基本方法，并能够运用到实际项目中；4. 了解大数据在各行业的应用场景及其解决方案。
技能目标：1. 具备编写大数据处理程序的能力，能够运用所学的编程语言（如Java、Python）实现数据清洗、存储、分析和可视化；2. 能够运用大数据技术解决实际问题，具备一定的数据分析和问题解决能力；3. 熟练使用常见的大数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark、Hive等；4. 具备团队协作和沟通能力，能够在项目中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣，激发学生主动学习的热情；2. 培养学生的数据敏感度，使其认识到数据的价值，树立数据驱动的思维；3. 培养学生的创新意识和实践能力，鼓励学生将所学知识运用到实际项目中；4. 培养学生的团队协作精神，使其在团队中发挥积极作用，共同解决问题。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，旨在帮助学生掌握大数据开发技术的基本知识和技能，培养学生解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础和数学基础，对大数据技术有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强化实践操作，培养学生实际动手能力。
在教学过程中，注重启发式教学，引导学生主动探索，提高学生的创新意识和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其在学习过程中形成正确的价值观和积极的态度。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来的学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据概念与背景- 大数据的定义、特征与发展历程- 大数据在各领域的应用案例2. 大数据技术体系- 分布式计算框架：Hadoop、Spark- 分布式存储：HDFS、HBase- 数据仓库：Hive、Pig- 流式处理：Kafka、Flume3. 数据处理与挖掘- 数据清洗、预处理与存储- 数据挖掘基本算法：分类、聚类、关联规则挖掘- 数据分析方法与案例4. 大数据编程实践- 编程语言：Java、Python- 大数据框架应用：Hadoop、Spark编程实践- 数据分析与可视化工具：Tableau、ECharts5. 大数据项目实战- 项目分析与设计- 团队协作与分工- 项目实施与总结教学大纲安排：第一周：大数据概念与背景第二周：大数据技术体系介绍第三周：分布式计算框架Hadoop与Spark第四周：分布式存储HDFS与HBase第五周：数据仓库Hive与Pig第六周：流式处理Kafka与Flume第七周：数据处理与挖掘基本方法第八周：大数据编程实践第九周：数据分析与可视化第十周：大数据项目实战教学内容根据课程目标制定，注重科学性与系统性。
大数据开发工程师需掌握技术
大数据开发工程师需掌握技术大数据开发行业在我国是朝阳行业，目前正处在成长期，对大数据人才旳需求量巨大，并且不一样企业对大数据工作旳规定也不尽相似，有旳强调数据库编程、有旳突出应用数学和记录学知识等，因此，也衍生出了多种大数据开发方向。
想成为大数据开发工程师，需要从整体上理解大数据开发服务，如下是比较全面旳大数据开发平台系统。
对于大数据旳学习，可以从如下五个阶段进行着手：第一阶段：JavaSE+MySql+Linux学习内容：Java 语言入门→ OOP 编程→ Java 常用Api、集合→ IO/NIO → Java 实用技术→ Mysql 数据库→阶段项目实战→ Linux 基础→ shell 编程；学习目旳：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql体系构造及关键编程技术，打好 Linux 基础，为后续学习提供良好旳语言基础。
第二阶段：Hadoop 与生态系统学习内容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig；学习目旳：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据旳记录分析、分布式集群、流行旳队列、数据迁移、大数据平台分析等。
第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 机器学习；学习目旳：让大家拥有完整项目开发思绪和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一种人搞定!并可以从架构旳层次站在架构师旳角度去完毕一种项目。
第四阶段：其他学习内容：Mahout 机器学习→ R 语言→ Python；学习目旳：机器学习领域经典算法旳实现，纯熟使用 R语法和记录思维，可以基于详细问题建立数学模型，掌握python技术与数据分析，将数据成果以可视化旳直观方式展示给目旳顾客。
Java的大数据开发技术
Java的大数据开发技术引言随着互联网的迅猛发展，数据量呈现爆炸式增长，大数据处理成为当今技术领域的热点之一。
而Java作为一种广泛应用的编程语言，也在大数据开发技术方面扮演着重要角色。
本文将介绍Java在大数据开发中的应用和相关技术。
一、Java与大数据1. Java的优势Java作为一种面向对象的编程语言，具有跨平台、可移植性强的优势。
在大数据开发中，数据量庞大，需要分布式计算，而Java的跨平台特性使得它能够在各种环境下运行。
此外，Java还具有丰富的类库和框架，可以方便地进行大数据处理和分析。
2. Java与HadoopHadoop是大数据处理的重要框架之一，而Java是Hadoop的主要开发语言。
Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce都是用Java编写的，Java开发人员可以利用Hadoop的API进行大数据处理。
同时，Java还提供了丰富的类库和工具，如Apache Avro和Apache Flume，使得大数据处理更加方便和高效。
二、Java大数据开发技术1. 数据存储与管理在大数据开发中，数据的存储和管理是关键。
Java提供了多种数据库连接的方式，如JDBC和ORM框架，可以方便地连接和操作各种数据库，如关系型数据库MySQL和NoSQL数据库MongoDB。
此外，Java还支持分布式文件系统HDFS的操作，可以实现大规模数据的存储和管理。
2. 数据处理与分析在大数据开发中，数据处理和分析是核心任务之一。
Java提供了丰富的类库和框架，如Apache Spark和Apache Flink，可以进行大规模数据的处理和分析。
同时，Java还支持多线程和并发编程，可以提高数据处理的效率。
此外，Java 的函数式编程特性和Lambda表达式也可以简化数据处理的代码。
3. 数据可视化与展示大数据处理的结果通常需要进行可视化和展示，以便于理解和决策。
Java提供了多种图形化界面开发的工具和框架，如JavaFX和Swing，可以实现数据的可视化和展示。
大数据开发培训课程
大数据开发培训课程 大数据正当时，那么大数据开发培训机构有哪些呢？ 对了大数据的学习还要分为有JAVA基础和没有JAVA基础的情况，学习方式也可以分为自学和去培训机构学习，自学肯定是需要你自控能力非常强，自学能力也不错的；去培训机构学习的好处就是学习周期短、且能够保证较高的学习效率，也能接触到大数据项目。
选择学习的机构需要根据自身的情况自己衡量。
大家对于大数据培训一定有所了解吧，今天，小编就为大家收集和整理了有关的信息，希望能让大家有更深一步的了解！今天小编想给大家扒一扒大家感兴趣的大数据培训！ 大数据开发课程需要多年的大数据开发经验，市面上很多半路转行的大数据培训班都不合格，仅仅是在大数据火了之后应景开设的大数据班，学员在那里学到的都是伪大数据开发课程，不能保证学员在毕业之后可以完全从事大数据相关工作。
专业的大数据开发培训课程需要有专业的开发经验，大数据开发培训班有多年数据开发经验的也是寥寥无几，魔据作为纯大数据开发培训机构，拥有十六年技术沉淀，开发运营超过一百个大数据项目，在北京也是较为专业的大数据培训班。
随着DT时代的来临和大数据行业人才的紧缺，越来越多人想要开始大数据的学习之路，这个时候需要考虑的事情就越来越多了，大数据开发培训机构哪个可靠？哪种方式学大数据靠谱？下面就给你们分析一下可靠的大数据开发培训机构是什么样的？ 一、可靠的大数据开发培训机构有专业课程 学习大数据的无非就是两种人，有基础的和的。
有基础的人通常时计算机专业或者统计学等学习了高数的专业，对大数据有一定的基础；基础的学员就完全不是相关专业了，需要从头开始学习。
对于基础学员来说，需要学习java 大数据课程，市面上一些大数据开发培训机构学习java周期比较长，真正大数据开发培训课程周期很短，属于伪大数据课程。
资深一点的业内人士都知道，基础学员不需要掌握很多java相关编程，只需要学习javaSE编程课程就ok 了，这就是大数据所需要的基本编程能力。
《Java程序设计》课程标准
《Java程序设计》课程标准一、课程名称Java程序设计二、适用专业本课程标准适用计算机网络技术专业三、课程性质《Java语言程序设计》是计算机网络技术专业和大数据技术与应用专业一门很重要的专业课程。
本课程的任务是通过理论教学和实践教学，引导学生完成一个较复杂项目的设计、编程和调试，来培养及训练学生的程序设计技能以及分析问题和解决问题的能力。
能看懂用Java语言编写的程序；并能自己编写程序；熟练掌握Java语言的基本分析方法，熟悉Java语言的程序设计步骤，初步学会将较复杂的项目细分成若干个小任务，然后通过对与任务相关知识的分析，逐步达到完成任务的目的。
培养学生实事求是的学习态度和严谨的科学作风。
通过对本课程的学习，为以后从事本专业工作打下坚实基础。
四、教学目标通过采用“项目分解、任务驱动”的创建教学模式和项目综合实训，使学生掌握运用Java语言进行桌面应用程序开发的基本知识和技能，具有运用数据库技术和软件工程技术进行桌面应用程序开发的技能，能基本胜任Java开发程序员的工作岗位。
通过本课程的学习，可以培养学生诚实、守信、坚忍不拔的性格；提高学生在沟通表达、自我学习和团队协作方面的能力；同时养成规范的编码习惯。
课程教学目标具体体现为专业技能、专业素质和专业知识三方面的目标。
（一）专业技能目标1.能运用面向对象程序设计的思想分析和设计类；2.会定义接口，并能有效组织类和接口；3.会使用Eclipse开发工具开发Java应用程序；4.能综合应用所学知识解决实际问题。
（二）专业素质目标1.具有良好的IT职业道德、职业素养和职业规范；2.具有热爱科学、实事求是、严肃认真、一丝不苟、按时守信的工作作风；3.具有较强的自我更新知识和技能的能力；4.具有基本的阅读文档、编写程序文档的能力。
5.具有良好的团队协作和创新能力。
（三）专业知识目标1.会安装并配置典型的Java开发环境；2.会应用Java语言编写简单的程序；会应用Java常用组件创建图形用户界面；3.会应用Java中的事件处理方法处理组件事件；会应用Java异常处理机制处理、抛出和捕获异常，编写高质量的程序；4.会使用JDBC技术访问数据库和处理数据库中的数据；5.会使用Java文件处理技术完成文件的处理，并使用Java中的集合容器类解决实际问题。
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JAVA开发大数据课程
由于大数据的火速发展，很多企业在招聘人才时也是要求有一定的大数据知识，而Java大数据逐渐成为炙手可热的编程开发方向，千锋的Java课程自然是随着时代的潮流不断的更新课程大纲。
那么在Java大数据课程中能学到什么呢？
众所周知，在千锋的Java课程设置上，都是经过大牛讲师蹭蹭筛选编制，还有百度高级工程师不定期为千锋学员做企业更IN的技术培养以及解决工作中实际遇到的问题、传授职场晋升宝典等。
在这里你将学到这四大阶段的内容，从小白到Java大神的华丽转身就在这里。
第一阶段java基础，通过对基础阶段的学习，可以让学员清晰JavaEE开发工程师的定位及发展规划，同时鼓舞学员做好迎战的心理准备。
第二阶段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。
第三阶段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。
同时，我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法，对学员的技术深度有了一个质的提升。
第四阶段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。
其中穿插项目实战演练，企业真实项目供学员应用学习，进行知识体系的“二次学习”。
我们的课程不仅仅讲解SSH框架，还讲解企业流行的SSM框架、流行的NIO、分布式数据库、阿里巴巴Dubbo实现的RPC技术、更IN 的微服务技术。
让你20天做出坦克大战、100天完成亿级秒杀系统。
学习Java大数据，千锋是你实力的见证，在这里，可以找到志同道合的朋友一起奋斗；在这里可以找到技术精湛的大咖讲师为你授课解惑；在这里可以找到实现自己梦想的准确方向。
千锋，会一直陪你到你实现梦想的那一天！。