java大數據教學視頻

⑴ 黑馬程序猿 javaEE+hadoop大數據的視頻

因為動力節點的視頻每隔一段時間便會更新一個全新的知識點，不會藏私。

⑵ 如何從零開始學習Java語言

1. 多練習

在學習Java基礎的時候，一個大的原則就是多動手練習，不管你是自學還是培訓，很多時候，你想當然的事情，等你寫出來運行一下，你就會發現不是這么回事兒。當你對Java有一個基本的了解後，你可以用Java語言寫出一些簡單的程序，並且你用的是最簡單的編輯器，比如記事本。這個時候，不要急於進入下一部分，盡可能熟悉這些基礎內容。

2.汲取更多的知識

一段時間後，你會處於一個迷茫期，因為你寫的東西似乎看起來毫無用處，這時你可以試著去寫一些讓你覺得有意思的東西。

比如你可以試著自己寫一些頁面，雖然這部分內容對於後端Java來說，理論上不是特別重要，但至少要達到可以自己寫出一些簡單頁面的水平。

接下來，你需要學習的是Servlet/JSP（J2EE）部分，這部分是Java後端開發必須非常精通的部分，因此這部分是這三部分中最需要花精力的，而且這個時候，你要學會使用開發工具，可以選擇eclipse。當你下載安裝好eclipse以後，一步一步去學習，一定要多動手。

最後一步，你需要學會使用資料庫，mysql是個不錯的入門選擇，而且Java領域里主流的關系型資料庫就是mysql。這部分一般在你學習Servlet/Jsp的時候，就會接觸到的，其中的JDBC部分就是資料庫相關的部分。你不僅要學會使用JDBC操作資料庫，還要學會使用資料庫客戶端工具，比如navicat，sqlyog，二選一即可。

3、繼續深造

現在很多公司為了提高開發效率，普遍會使用一些Java Web框架，因此你還需要學習一些開發框架。目前比較主流的是SSM框架，即spring、springmvc、mybatis。需要學會這三個框架的搭建，並用它們做出一個簡單的增刪改查的Web項目。在這里給大家分享一個小貼士，你可以記錄你第一次搭建的過程。

⑶ 想找java學習資料，去哪裡找

想找java學習資料建議去【達內教育】上找，該機構推出一套免費的Java視頻教程，學員可以跟著進行免費學習。

【達內教育】java培訓辦的優勢：
1、機構背景：達內Java培訓起家，從事Java培訓多年，從這里培訓的學員數不勝數，大機構更有保障。
2、課程：【達內Java培訓課程】採用分級教學，因材施教，分別開設零基礎Java就業班，Java培優班還有Java大數據培訓班，學員根據情況選擇適合自己的班型，完全不用擔心學不會或者課程內容太簡單等問題，達內每月定期開班，月月都可以報名學習Java。
3、師資：達內Java培訓講師具有很高的Java培訓經驗，而且達內可以簽訂授課師資承諾書完全不用擔心中途更換老師無法適應。
4、就業保障：達內擁有就業保證師資，專門解決學員就業問題。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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⑷ Java視頻教程有哪些值得被推薦

大力推薦老杜的159視頻教程，這套視頻教程在B站上的播放量是137萬，你說這版套視頻教程的質量權好不好呢？

而且這套視頻教程從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的案例，詳細介紹了使用Java語言進行程序開發需要掌握的知識包括初識Java、Java語言基礎、流程式控制制、類和對象、封裝、繼承、多態等。所有知識點都結合具體實際案例進行講解，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，可以讓你快速提高開發技能。

你說這套視頻教程的質量適不適合你呢？

⑸ 大數據開發這么學習

第一階段：Hadoop生態架構技術
1、語言基礎
Java：多理解和實踐在Java虛擬機的內存管理、以及多線程、線程池、設計模式、並行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系統安裝、基本命令、網路配置、Vim編輯器、進程管理、Shell腳本、虛擬機的菜單熟悉等等。
Python：基礎語法，數據結構，函數，條件判斷，循環等基礎知識。
2、環境准備
這里介紹在windows電腦搭建完全分布式，1主2從。
VMware虛擬機、Linux系統（Centos6.5）、Hadoop安裝包，這里准備好Hadoop完全分布式集群環境。
3、MapRece
MapRece分布式離線計算框架，是Hadoop核心編程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，適合大規模數據集上的應用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一個資源調度平台，主要負責給任務分配資源。
6、Hive
Hive是一個數據倉庫，所有的數據都是存儲在HDFS上的。使用Hive主要是寫Hql。
7、Spark
Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是實時處理框架，數據是一批一批的處理。
9、SparkHive
Spark作為Hive的計算引擎，將Hive的查詢作為Spark的任務提交到Spark集群上進行計算，可以提高Hive查詢的性能。
10、Storm
Storm是一個實時計算框架，Storm是對實時新增的每一條數據進行處理，是一條一條的處理，可以保證數據處理的時效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大數據框架的基礎，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一個Nosql資料庫，是高可靠、面向列的、可伸縮的、分布式的資料庫。
13、Kafka
kafka是一個消息中間件，作為一個中間緩沖層。
14、Flume
Flume常見的就是採集應用產生的日誌文件中的數據，一般有兩個流程。
一個是Flume採集數據存儲到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming進行實時處理。
另一個流程是Flume採集的數據存儲到HDFS上，為了後期使用hadoop或者spark進行離線處理。
第二階段：數據挖掘演算法
1、中文分詞
開源分詞庫的離線和在線應用
2、自然語言處理
文本相關性演算法
3、推薦演算法
基於CB、CF，歸一法，Mahout應用。
4、分類演算法
NB、SVM
5、回歸演算法
LR、DecisionTree
6、聚類演算法
層次聚類、Kmeans
7、神經網路與深度學習
NN、Tensorflow

⑹ 大數據怎麼學習

興趣是第一老師。選擇學習一門課程和技能時，個人興趣是至關重要，對於學習像大專數據這樣抽象的技能更是如屬此。

學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎。

最關鍵的是學習Hadoop+spark，掌握大數據的收集、生成、調用工具。

樹立大數據思維，創造性開發、使用大數據。

深度了解大數據的意義、價值、市場、開發及運用前景。

到大數據管理中心、運用企業實習實踐，掌握開發、運用技能。