java大数据教学视频

⑴ 黑马程序猿 javaEE+hadoop大数据的视频

因为动力节点的视频每隔一段时间便会更新一个全新的知识点，不会藏私。

⑵ 如何从零开始学习Java语言

1. 多练习

在学习Java基础的时候，一个大的原则就是多动手练习，不管你是自学还是培训，很多时候，你想当然的事情，等你写出来运行一下，你就会发现不是这么回事儿。当你对Java有一个基本的了解后，你可以用Java语言写出一些简单的程序，并且你用的是最简单的编辑器，比如记事本。这个时候，不要急于进入下一部分，尽可能熟悉这些基础内容。

2.汲取更多的知识

一段时间后，你会处于一个迷茫期，因为你写的东西似乎看起来毫无用处，这时你可以试着去写一些让你觉得有意思的东西。

比如你可以试着自己写一些页面，虽然这部分内容对于后端Java来说，理论上不是特别重要，但至少要达到可以自己写出一些简单页面的水平。

接下来，你需要学习的是Servlet/JSP（J2EE）部分，这部分是Java后端开发必须非常精通的部分，因此这部分是这三部分中最需要花精力的，而且这个时候，你要学会使用开发工具，可以选择eclipse。当你下载安装好eclipse以后，一步一步去学习，一定要多动手。

最后一步，你需要学会使用数据库，mysql是个不错的入门选择，而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候，就会接触到的，其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库，还要学会使用数据库客户端工具，比如navicat，sqlyog，二选一即可。

3、继续深造

现在很多公司为了提高开发效率，普遍会使用一些Java Web框架，因此你还需要学习一些开发框架。目前比较主流的是SSM框架，即spring、springmvc、mybatis。需要学会这三个框架的搭建，并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。在这里给大家分享一个小贴士，你可以记录你第一次搭建的过程。

⑶ 想找java学习资料，去哪里找

想找java学习资料建议去【达内教育】上找，该机构推出一套免费的Java视频教程，学员可以跟着进行免费学习。

【达内教育】java培训办的优势：
1、机构背景：达内Java培训起家，从事Java培训多年，从这里培训的学员数不胜数，大机构更有保障。
2、课程：【达内Java培训课程】采用分级教学，因材施教，分别开设零基础Java就业班，Java培优班还有Java大数据培训班，学员根据情况选择适合自己的班型，完全不用担心学不会或者课程内容太简单等问题，达内每月定期开班，月月都可以报名学习Java。
3、师资：达内Java培训讲师具有很高的Java培训经验，而且达内可以签订授课师资承诺书完全不用担心中途更换老师无法适应。
4、就业保障：达内拥有就业保证师资，专门解决学员就业问题。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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⑷ Java视频教程有哪些值得被推荐

大力推荐老杜的159视频教程，这套视频教程在B站上的播放量是137万，你说这版套视频教程的质量权好不好呢？

而且这套视频教程从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的案例，详细介绍了使用Java语言进行程序开发需要掌握的知识包括初识Java、Java语言基础、流程控制、类和对象、封装、继承、多态等。所有知识点都结合具体实际案例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以让你快速提高开发技能。

你说这套视频教程的质量适不适合你呢？

⑸ 大数据开发这么学习

第一阶段：Hadoop生态架构技术
1、语言基础
Java：多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。
Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。
2、环境准备
这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。
VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。
3、MapRece
MapRece分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。
6、Hive
Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql。
7、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。
9、SparkHive
Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。
10、Storm
Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一个Nosql数据库，是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。
13、Kafka
kafka是一个消息中间件，作为一个中间缓冲层。
14、Flume
Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据，一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
第二阶段：数据挖掘算法
1、中文分词
开源分词库的离线和在线应用
2、自然语言处理
文本相关性算法
3、推荐算法
基于CB、CF，归一法，Mahout应用。
4、分类算法
NB、SVM
5、回归算法
LR、DecisionTree
6、聚类算法
层次聚类、Kmeans
7、神经网络与深度学习
NN、Tensorflow

⑹ 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。