java大数据技术有哪些

『壹』 java相关的技术有哪些

那多了。
1、JDBC（Java Database Connectivity）提供连接各种关系数据库的统一接口,作为数据源，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC为工具/数据库开发人员提供了一个标准的API，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够用纯 Java API 编写数据库应用程序，同时，JDBC也是个商标名。
2、EJB(Enterprise JavaBeans)使得开发者方便地创建、部署和管理跨平台的基于组件的企业应用。
3、Java RMI(Java Remote Method Invocation)用来开发分布式Java应用程序。一个Java对象的方法能被远程Java虚拟机调用。这样，远程方法激活可以发生在对等的两端，也可以发生在客户端和服务器之间，只要双方的应用程序都是用Java写的。
4、Java IDL(Java Interface Definition Language) 提供与CORBA(Common Object Request Broker Architecture)的无缝的互操作性。这使得Java能集成异构的商务信息资源。
5、JNDI(Java Naming and Directory Interface)提供从Java平台到的统一的无缝的连接。这个接口屏蔽了企业网络所使用的各种命名和目录服务。
6、JMAPI（Java Management API）为异构网络上系统、网络和服务管理的开发提供一整套丰富的对象和方法。
7、JMS(Java Message Service)提供企业消息服务，如可靠的消息队列、发布和订阅通信、以及有关推拉（Push/Pull）技术的各个方面。
8、JTS(Java transaction Service)提供存取事务处理资源的开放标准，这些事务处理资源包括事务处理应用程序、事务处理管理及监控。
9、JMF(Java Media Framework API), 她可以帮助开发者把音频、视频和其他一些基于时间的媒体放到Java应用程序或applet小程序中去，为多媒体开发者提供了捕捉、回放、编解码等工具，是一个弹性的、跨平台的多媒体解决方案。
10、Annotation(Java Annotation),在已经发布的JDK1.5(tiger)中增加新的特色叫 Annotation。Annotation提供一种机制，将程序的元素如:类，方法，属性，参数，本地变量，包和元数据联系起来。这样编译器可以将元数据存储在Class文件中。这样虚拟机和其它对象可以根据这些元数据来决定如何使用这些程序元素或改变它们的行为。
在Java技术中，值得关注的还有JavaBeans，它是一个开放的标准的组件体系结构，它独立于平台，但使用Java语言。一个JavaBean是一个满足JavaBeans规范的Java类，通常定义了一个现实世界的事物或概念。一个JavaBean的主要特征包括属性、方法和事件。通常，在一个支持JavaBeans规范的开发环境（如Sun Java Studio 和IBM VisualAge for Java）中，可以可视地操作JavaBean，也可以使用JavaBean构造出新的JavaBean。JavaBean的优势还在于Java带来的可移植性。现在，EJB (Enterprise JavaBeans) 将JavaBean概念扩展到Java服务端组件体系结构，这个模型支持多层的分布式对象应用。除了JavaBeans，典型的组件体系结构还有DCOM和CORBA，关于这些组件体系结构的深入讨论超出了本书的范围。
11、javaFXSun刚刚发布了JavaFX技术的正式版,它使您能利用 JavaFX 编程语言开发富互联网应用程序(RIA)。JavaFX Script编程语言（以下称为JavaFX）是Sun微系统公司开发的一种declarative, staticallytyped(声明性的、静态类型)脚本语言。JavaFX技术有着良好的前景，包括可以直接调用Java API的能力。因为 JavaFXScript是静态类型，它同样具有结构化代码、重用性和封装性，如包、类、继承和单独编译和发布单元，这些特性使得使用Java技术创建和管理大型程序变为可能。
12、JMX（Java Management Extensions，即Java管理扩展）是一个为应用程序、设备、系统等植入
管理功能的框架。JMX可以跨越一系列异构操作系统平台、系统体系结构和网络传输协议，灵活的开发无缝[1][2][3][4][5][6]
集成的系统、网络和服务管理应用。
13、JPA (Java Persistence API), JPA通过JDK 5.0注解[7]或XML描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体对象持久化到数据库中。

『贰』 Java主要应用领域分别是什么

【导语】Java是现在社会社会上比较火的编程语言，一方面是因为语言的自我魅力，另一方面是因为应用领域比较广泛，在嵌入式领域、大数据技术、软件工具、网站应用等方面，丢可以使用，下面就给大家进行Java主要应用领域的具体介绍，一起来看看吧。

1、嵌入式领域

Java在嵌入式领域也有很大的应用。你只需要130KB就能够使用Java技术(在一块小的芯片或者传感器上)，这显示了这个平台是多么的可靠。Java最初是为了嵌入式设备而设计的。

事实上，这也是Java最初的一项“立即编写，随处运行”主旨的一部分。

2、大数据技术

Hadoop和其他的大数据技术也在不同程度使用着Java，例如Apache的基于Java的Hbase，Accumulo(开源)，以及ElasticSearch。
但是Java并没有占领整个领域，还有其他的大数据技术例如MongoDB就是使用C++编写的.如果Hadoopor和ElasticSearch逐渐发展，那么Java就能有潜力在大数据技术领域上得到更大的发展空间。

3、软件工具

很多有用的软件和开发工具都是运用Java编写和开发的，例如Ecilpse，InetelliJIdea和NetbansIDE.。我认为这些都是最经常使用的用Java编写的桌面应用程序。就如上面所说，Swing曾经在图形用户界面的客户端开发非常流行，它们大多数应用在金融服务领域以及投资银行。虽然现在JavaFx正在逐渐地流行起来，但仍然无法替代Swing，而且C#已经在大部分金融领域中代替了Swing。

4、网站应用

Java同样也在电子商务和网站开发上有着广泛的运用。你可以运用很多RESTfull架构，这些架构是用SpringMVC，Struts2.0和类似的框架开发出来的。
甚至简单的Servlet，jsP和Struts在各种政府项目也是备受欢迎，许多政府，医疗，保险，教育，国防和其他部门的网站都是建立在Java之上的。

5、在金融服务行业的服务器应用

Java在金融服务业有着很大应用。很多的全球性投资银行例如GoldmanSachs(高盛投资公司)，Citigroup(花旗集团)，Barclays(巴克莱银行)，StandardCharted(英国渣打银行)和一些其他银行都用Java编写前台和后台的电子交易系统，结算、信息确认系统，数据处理项目和以及其他的项目。

Java被运用于编写服务端应用，但大多数没有前端，都是从一个服务端(上一级)接受数据，处理数据后发向其他的处理系统(下一级)。
JavaSwing由于能开发出图形用户界面的客户端供交易者使用而备受欢迎，但是现在C#正在取代Swing的市场，这让Swing倍有压力。

6、交易系统

第三方交易系统，金融服务行业的一大部分，同样也是使用Java编写的。例如像Murex这种受欢迎的交易系统，运用于与许多的银行前端链接，同样也是用Java编写的。

7、J2MEApps

虽然IOS和Android的到来几乎扼杀了J2ME的市场，但是仍然有很多的低端诺基亚和三星手机在使用着J2ME。
曾经有段时间大部分的游戏,手机应用都是利用MIDP和CLDC,或者J2ME部分平台编写的，以适用于Android系统。J2ME依然在蓝光、磁卡、机顶盒等产品中流行着。app之所以如此流行是因为对于所有的诺基亚手机，app仍然适用于J2ME。

8、高频交易领域

Java平台已经大大提高了性能特点和JITS，并且Java也拥有像C++级别的传输性能。因此，Java也流行于编写高并发系统。
虽然Java的传输性能不比C++，但你可以不用考虑Java的安全性，可移植性和可维护性等问题(Java内部已经实现好了)，而且Java有着更快的运行速度。安全性等问题会使一个没有经验的C++程序员编写的应用程序变得更加缓慢和不可靠。

9、科学应用

现在Java经常是科学应用的默认选择，包括了自然语言处理。这最主要的原因是因为Java比起C++或者其他语言有更加的安全，可移植，可维护，而且Java有着更好的高级并发工具。

10、安卓Apps

如果你想知道Java应用在哪里，你离答案并不远。打开你的安卓手机或者任何的App，它们完全是用有着谷歌AndroidAPI的Java编程语言编写的，这个API和JDK非常相似。前几年安卓刚开始起步而到今日已经很多Java程序员是安卓App的开发者。

关于Java主要应用领域，就给大家介绍到这里了，希望对大家能有所帮助，如果你想进行Java编程学习，那么就需要找专业人士进行学习，一步一个脚印的学好并应用到实践中，祝大家成功!

『叁』 Java大数据开发要掌握哪些技能

入门的1-3年，需要对Java有一个深入的了解，掌握并发、分布式与微服务等技术，对于Java的类库也应该有一定程度的掌握。

要入了解Java底层和Java类库，也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架，方式比较推荐看源码或者看官方文档。进阶的3-5年，以不断提升技能为关键。这个阶段很容易遇到瓶颈，这个时候不要着急提高自己的技术，已经是时候提高你的影响力了，你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景，也可以去Github创建一个属于你的开源项目，去打造自己的产品。

而大数据开发能力，在这个过程当中，需要逐步建立起系统的体系：包括Java初级(虚拟机、并发)、Linux基本操作、Hadoop(HDFS+MapRece+Yarn)、HBase(JavaAPI操作+Phoenix)、Hive(Hql基本操作和原理理解)、Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark(Core+sparksql+Spark streaming)、辅佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

关于Java大数据开发要掌握哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『肆』 java转行大数据要学习哪些技术

对于Java程序员，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。
当然，hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎，对于大部分公司而言，并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程，你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展，则你需要掌握更多的算法相关的知识。
对于数据挖掘工程师而言，虽然也需要掌握编程工具，但大部分情况下是把hadoop当做平台和工具，借助这个平台和工具提供的接口使用各种脚本语言进行数据处理和数据挖掘。因此，如果你是往数据挖掘工程方向发展，那么，熟练掌握分布式编程语言如scala、spark-mllib等可能更为重要。
Java程序员转大数据工程师的学习路线图：
第一步：分布式计算框架
掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等；
第二步：算法和工具
学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
第三步：数学
补充数学知识：高数、概率论和线代
第四步：项目实践
1)开源项目：tensorflow：Google的开源库，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备；
2)参加数据竞赛
3)通过企业实习获取项目经验
如果你仅仅是做大数据开发和运维，则可以跳过第二步和第三步，如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘，那么第三步也可以先跳过。

『伍』 Java都需要那些技术

作者|CSDN博主「Hollis在csdn」
内容|转自CSDN博客
对于Java开发人员来说，最近几年的时间中，Java生态诞生了很多东西。每6个月更新一次Java版本，以及发布很多流行的框架，如Spring 5、Spring Security 5和Spring Boot 2等，这些都给我们带来了很大的挑战。
在2019年初，我认为Java 10还是比较新的，但是，在我学习完所有Java 10的特性之前，Java 11、Java 12、Java 12 已经接踵而至，对于工作繁忙的程序员们来说，大多数人都根本没有时间看这些。基本是都是了解一些有用的新特性而已。
Java的版本迭代速度实在是太快了，也带来了很多有趣的特性，如本地变量类型推断、switch表达式、文本块支持等。我在Java 9 ← 2017，2019 Java → 13 ,都发生了什么？中记录了这些变化。
Java系第一大框架，Spring亦是如此，很多人的项目还在用Spring Security 3.1 ，甚至不知道Spring 4.0和Spring Security 4.0都有哪些特性。但是，Spring和Spring Security都已经出到了5.0版本。
以下是我列出的2020年Java开发者应该学习的技术:
1、DevOps (Docker and Jenkins)
过去的一年，越来越多的公司正在转型DevOps,DevOps非常庞大，需要学习很多工具和原理，但你不需要担心。有大神已经分享了DevOps路线图（https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap），可以按照这个路线图以自己的速度学习和掌握DevOps。
如果你是一个有经验的Java程序员,愿意学习环境管理、自动化和整体改进，你也可以成为DevOps工程师。
2、Java 9 - Java 15
相信现在很多Java开发人员主要使用的Java版本还是以Java 8为主，虽然Java 9 - Java 13已经推出了有一段时间。
但是作为Java程序员，我们可能因为某些原因没办法在线上环境真正的进行JDK的升级，但是花一些时间学习Java 9、Java 10、Java 11、Java 12和 Java 13的新特性还是有必要的。
另外，大家可以重点关注一些关键特性，如GC相关的特性、对编码风格有改变的特性等。还有就是Java的LTS版本（Java 8、Java 11）要重点学习。
还要提醒大家一点，在2020年，Oracle还会推出Java 14 和 Java 15！！！如果你在使用Java 7的话，马上就要被"套圈"了！
3、Spring Framework 5
2017年我们见证了Spring和Java生态系统的许多重大升级，Spring 5.0就是其中之一。 Spring 5 的新反应式编程模型、HTTP/2 支持，以及 Spring 通过 Kotlin 对函数式编程的全面支持这些都值得我们好好了解一下。
4、Spring Security 5.0
Spring Security 5.0 提供了许多新功能，并支持 Spring Framework 5.0，总共有 400 多个增强功能和 bug 修复。在Spring Security 5.0.0之前，密码是明文保存，十分不安全。因为这一次发布的是大版本，所以我们决定使用更安全的密码存储方式。 Spring Security 5.0.0的主要亮点在于它只需要最小化的JDK 8、反应式安全特性、OAuth 2.0（OIDC）和现代密码存储。
5、Spring Boot 2
Spring Boot 2.0 基于 Spring 5 Framework ，提供了 异步非阻塞 IO 的响应式 Stream 、非堵塞的函数式 Reactive Web 框架 Spring WebFlux等特性。很多使用过SpringBoot的人都知道，使用SpringBoot搭建Web应用真的是又快又好，相信Spring Boot 2会带来更多惊喜。
6、Hadoop、Spark 和 Kafka
另外在2020年Java程序员需要学习的是大数据相关的知识。特别是Apache Spark 和 Kafka两个框架。
如果你也想在2020年学习大数据，也一定绕不开Hadoop生态。
7、Elasticsearch
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。维基网络、Stack Overflow、Github 都在使用它。
Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。Elasticsearch是用Java开发的，并在Apache许可证下作为开源软件发布。
8、ServiceMesh
这两年很火，火的一塌糊涂。在2019年，但凡是程序员相关的大会，如果没有讲ServiceMest的专题，那都不好意思开。
所有人都在说 ServiceMesh；
几乎没人知道怎么落地 ServiceMesh；
但是大家都觉得其他人在大力做 ServiceMesh；
所以大家都宣称自己在做 ServiceMesh；
这个号称下一代微服务架构的概念，现在对于大多数人来说根本不知道是啥。只知道很多大厂宣称自己在做，很多大牛在布道。
9、Serverless
无服务器运算（英语：Serverless computing），又被称为功能即服务（Function-as-a-Service，缩写为 FaaS），是云计算的一种模型。以平台即服务（PaaS）为基础，无服务器运算提供一个微型的架构，终端客户不需要部署、配置或管理服务器服务，代码运行所需要的服务器服务皆由云平台来提供。这东西，听上去就很高大上。
10、Kotlin
如果大家有关注Java 13的新特性的话，一定知道推出了字符串文本块的功能，这个功能其实是借鉴的Kotlin，除此之外，最近几年，Java有很多特性都在借鉴Kotlin，相比较于Java，Kotlin更加简洁，而且Kotlin编出来的代码也可以直接通过JVM运行。
Kotlin是一种在Java虚拟机上运行的静态类型编程语言，它也可以被编译成为JavaScript源代码。Kotlin的设计初衷就是用来生产高性能要求的程序的，所以运行起来和Java也是不相上下。Kotlin可以从 JetBrains InteilliJ Idea IDE这个开发工具以插件形式使用。
总结
以上，就是作者总结的建议Java程序员在2020年学习的一些技术，希望能给爱学习的你一个参考。其中有一些是一定要学习的，还有一些是看大家的精力情况酌情考虑。
原文链接：https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/103902974

『陆』 java方面主流的技术有哪些

1. 注意：本回答更专注于方向的主流技术作为参考！

2. 首先明白，java目前有两大方向：一是javaweb，二是安卓开发（请自行查找相关知识学习）；
   

3. 无论做哪方面的java开发，javase也即是java基础部分是必备知识，其中包括：

   （1）.Java基础语法、数组、类与对象、继承与多态、异常、范型、集合、流与文件、反射、枚举、自动装箱和注解。

   （2）.Java面向对象编程的三大特征——封装、继承和多态。

   （3）.通过异常的编写和使用来体验Java的异常处理机制。

   （4）.通过对象的存储与检索来体验Java集合的强大功能。

   （5）.通过文件的读写与传输来体验．Java对I／O的支持。

   （6）.通过反射机制的讲解来体验Java语言的动态特性。

   （7）.有兴趣还可以学习线程，网络编程，垃圾回收机制等

4. JDBC的了解和练习，数据库知识掌握要求一定扎实。
   

5. html+CSS+DIV，jscript，jquery等必须有一定的了解和基础甚至是熟练应用

6. jsp ，servlet ，过滤器，拦截器，xml进行掌握学习，并且认识MVC的开发模式（注：设计模式和算法等都是穿插学习的，也是很重要的！）

7. 掌握了以上技术的原理后，可以进行SSH框架的学习，三大框架依然为现在相当流行的主流框架，Mybatis等框架，框架是为了便于开发，不等同于使用框架就足够了，背后的原理一定掌握熟练。

8. svn git maven等团队开发的东西需要了解。

9. java的技术很丰富，上面所述仅为参考，欢迎更正补充，谢谢交流。
   

『柒』 大数据开发工程师要掌握哪些技术

1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

关于大数据开发工程师要掌握哪些技术，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『捌』 Java大数据主要学哪些内容

首先大数据的学习难度还是比较大的，如果想要学习的话，建议是本科毕业之后再学，因为大数据的学习股哟称重可能会用到大学学习的高等数学。然后来讲讲大数据主要要学什么内容。

大数据的主要课程内容包括：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

『玖』 达内Java大数据培训课程包括哪些内容

这个您在网上一搜就知道了。如果您想学习java建议您从口碑，老学就业等多方面来考虑