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数据库学习路线图

 发布时间：2023-01-23 15:37:48

❶ java开发都需要学习什么

1 java 开发需要学什么
学习java是一件枯燥的事，如果你想要学java就应该静下心来学，也要付出一点努力，毕竟java是一门热门的编程语言，前景很好。那么下面小编给大家说说java开发需要学什么，希望能对你有所帮助。

1、 java语法。
通过任何一本Java入门书籍，都可以学会Java的基本语法。千万不要认为，你把书上的例子程序都能写出来就算学会了Java语法。要想真正掌握，还需要做大量的测试题。对语法不准确的理解，会使你写的代码出现逻辑错误。而这些错误会使你在真正的项目开发中吃尽苦头：你认为正确才会写上去。而在几十万行代码中找出几行有逻辑错误的代码，非常困难。因为你几乎不会怀疑你认为正确的代码存在错误。
2、 常用类。
永远不要写别人已经实现的代码。有很多功能，用JDK中现有的类就可以完成。你需要熟悉JDK.可以通过研究JDK帮助文档和JDK源代码的方式，逐渐了解，你需要的类都在什么地方。一方面，要熟悉有哪些可以直接使用的资源，另一方面，学习一下，SUN公司的工程师怎样写代码。
3、 IDE 集成开发环境。
现在企业最常用的是IBM公司的eclipse ,类似的还有JBuilder 、Idea,NetBeans等等。毕竟，只有5%的顶尖高手在使用简单的文本编辑器在写Java代码。多数程序员都是在使用这些东西。
4、 数据库。
MySql,Oracle,DB2.小项目多数使用MySql这样的免费数据库。大一些的项目会考虑使用Oracle或者DB2. Java项目很少使用SqlServer。因此，你还需要学习数据库方面的一些知识。可以从SQL语言开始。这些数据库都支持标准SQL.学会基本的SQL,参考具体的数据库手册，就可以完成一般的项目开发了。当然，要想使你的程序运行的效率更高，需要更深入的学习。大部分的程序优化，都是从这部分开始的。
5、 JDBC Java数据库连接。
使用Java程序操作数据库。这部分非常重要。几乎所有的企业项目都会用到。

❷ 如何进入大数据领域，学习路线是什么

给你一个大数据学习的路线，你可以按照顺序学习
第一阶段专
JavaSE基础核心
第二阶段属
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
第五阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段
Flink流式数据处理框架

❸ java教程，java学习路线图

2019年的最新版本的路线图：

第一个：javase零基础（eclipse可以找动力节点的老师换成IDEA，这个看你专个人习惯了）


（这些都有配套的教程，去找他们老师要应该可以要到）

❹ 北大青鸟设计培训：JavaEE学习路线图

一、Java核心这是学习Java的基础，掌握程度的深浅甚至直接影响后面的整个学习进程。
Java的核心主要包括3个部分：1、初级的有语法基础、面向对象思想。
学习任何一门语言语法都是必须的，因为Java的接近自然语言，也是一种相对比较容易学的语言。
同时面向对象编程更是其核心思想，要理解其实只要记住一句话就行了，那就是：一切皆是对象。
2、中级的IO流、多线程、反射及注解等。
IO流程、多线程等是相对比较高级一点的了，通过学习我们会发现这些都很有用而且很有趣。
例如我们可以读取一个Excel文件、将一个文件分离，做一个时钟、使用多个线程发送邮件等等很多有意思的事。
另外反射及注解更是后面流行框架SSH等的基础，在使用中你便会慢慢感受到它的无穷魅力。
3、高级一点的就是设计模式和框架之类了。
要学习好一门语言，仅仅会使用还是不够的，我们不仅要深入研究其原理，而且还要找到其一些共性的东西，从而减少反复的劳动，让代码可重用、更可靠且更容易被别人理解。
二、前端Web现在来说Java最流行的应用还是Web开发。
那么作为Web开发，对于前台的知识的学习也是必须的，当然并不是一定要按照前端工程师的标准去要求。
但是一些基础的知识也是必须要掌握的，毕竟Web应用是前台和后台的一个交互的过程。
像HTML、CSS、JavaScript等都是基础的知识，另外作为开发人员对目前最流行的JavaScript框架jQuery更是必学不可的。
三、数据库有人说，所有的应用无非就是数据的输入、处理到输出的过程。
期间同时可能还会涉及到数据的存储问题。
对于结构化的数据，我们常用的还是像Oracle、MySQL和PostgreSQL之类的关系型数据库。
同时针对数据库编程还是PL/SQL需要学习。
使用Java访问数据库的话还有JDBC。
那么对于非结构化的数据以及大数据该如何处理呢？其实这里也已经有了非常成熟的解决方案了，那便是Hadoop。
就Hadoop而言他并不是一种思想，更多是一个实现了Maprece模式的框架。
四、J2EE好了，前面这么多准备的工作。
下面我们进入正题。
作为Java开发，CoreJava是核心，而作为JavaWeb开发，我认为Servlet才是核心。
IT培训http://www.kmbdqn.cn/发现Servlet是服务器端的Java应用程序，但是与普通的Java应用程序不同的是，它是由web服务器来加载启动，即我们常说的Servlet，如Tomcat便是servlet容器。
另外谈到J2EE开发，这里有一个重要的模型不得不提一下，很多人其实已经想到了，那便是MVC（模型-视图-控制器）模型。
在传统的web开发中，往往是JavaBean充当模型、jsP做视图而Servlet作为控制器。

❺ 大数据初学者应该怎么学

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

❻ 想学java编程，前提是要学会哪些东西

有要先下载jdk安装环境

想学Java的话，要经历这几个阶段

阶段一Java基础：具备Java语言编程基础和IO、多线程、网络编程等开发能力，但还不符合企业用人标准，可为后期学习打下坚实基础

阶段二JavaWeb：掌握服务器的基本概念，掌握JavaWeb开发基础知识，掌握数据库的基本使用和Java操作数据库，满足Java软件开发行业的初级需求

阶段三Java开发框架：掌握SpringBoot开发基本流程，MybatisPlus数据库端操作，前端框架vue，可应对Java开发初中级岗位，薪资可达9000-12000元/月

阶段四中间件&服务框架：本阶段符合Java开发市场发展趋势，学员可轻松应对Java互联网开发大部分岗位，根据市场反馈，薪资可达15000-18000元/月

阶段五项目实战：模拟企业真实项目场景，提高技术应用能力和项目解决能力

阶段六大厂面试专题：围绕大厂高频面试题，给出详尽解答，针对JVM、数据库优化、Spring系列、分布式系列等专题精心设计，圆你大厂梦！

下面是详细的学习路线图，大家可以照着学习路线图找资源学习

❼ 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

(7)数据库学习路线图扩展阅读：

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）



❽ 求java学习路线图

/*回答内容很长，能看完的少走一个月弯路，绝不抖机灵*/

提前预警：本文适合Java新手阅读(老手可在评论区给下建议)，希望大家看完能有所收获。

废话不多少了，先了解一下Java零基础入门学习路线：

第一阶段：JavaSE阶段

变量、数据类型、运算符

控制语句

面向对象编程-基础

面向对象编程-进阶

异常机制

Java常用类

Wrapper包装类

第二阶段：数据库

第三阶段：JavaEE阶段

第四阶段：框架阶段

第五阶段：前后端分离阶段

第六阶段：微服务架构

第七阶段：云服务阶段

❾ 大数据怎么学习

兴趣是第一老师。选择学习一门课程和技能时，个人兴趣是至关重要，对于学习像大专数据这样抽象的技能更是如属此。

学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础。

最关键的是学习Hadoop+spark，掌握大数据的收集、生成、调用工具。

树立大数据思维，创造性开发、使用大数据。

深度了解大数据的意义、价值、市场、开发及运用前景。

到大数据管理中心、运用企业实习实践，掌握开发、运用技能。

❿ java学习路线

1、java基本语法（1 编写 HelloWorld、2 常量、3 变量、4 数据类型、5 运算符、6 方法、7 流程控制语句、8 IDEA使用：目前企业使用最多开发工具、9 数组）
2、面向对象（1 类、2 对象、3 封装、继承、多态、4 构造器、5super、this、6 接口、抽象类、7 权限修饰符、8 内部类、9 Random、ArrayList、String、Arrays、Math）
3、API（常用API:1 Date、2 DateFormat、3 Calendar、4 System、5 StringBuilde）
4、集合（1 Collection、2 泛型、3 List、4 Set、5 Collections、6 Map、7 HashMap）
5、异常（1 异常体系、2 异常分类、3 声明抛出捕获异常、4 自定义异常）
6、多线程（1 线程概念、2 线程同步、3 Lock、4 线程生命周期、5 线程池）
7、Lambda表达式（1 函数式思想概述、2 Lambda标准格式、3 Lambda语法与注意事项）
8、IO流（1 文件、2 字节流、字符流、3 转换流、高效流）
9、网络编程（1 网络编程三要素、2 Socket原理机制、3 UDP传输、4 TCP传输）
10、数据库（1 mysql、2 jdbc、3 连接池、4 JdbcTemplate ）
11、前端技术（1 html5、2 css、3 javascript、4 bootstrap）
12、linux（1 linux安装、2 目录操作、3 文件操作、4 网络操作等）
13、nginx（ nginx安装、配置、部署）
14、xml与（1 xml基本语法、2 约束）
15、jsonp（ 1 jsoup概述、2 jsoup作用使用、3 xpath）
16、Servlet（1 tomcat、2 request、response、3 cookie、session、4 jsp、el、jstl、Filter）
17、web异步开发（1 jquery3、2 ajax、3 json）
18、redis（1 nosql介绍、2 redis数据类型、3 常用命令、4 jedis）
19、maven（1 maven概念与作用、2 idea集成maven、3 maven常用命令、4 依赖管理）
20、spring（1 spring体系结构、2 spring配置、3 bean管理、 4 IOC/DI、AOP、5 事务管理、6 spring5新特性 ）

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