大数据是海量数据存储和处理的技术,近几年随着互联网、移动互联网的快速发展,产生了大量的数据,而传统的基于数据库、数据仓库的数据存储和处理技术已经很难在可接受的时间和空间下完成对这些数据的存储和处理,因此,大数据技术应运而生了,大数据技术基于分布式的架构,实现了近乎无限的存储和处理的能力,为海量数据的存储和处理提供了新的可能。而正是基于这样的能力,越来越多的基于大数据的精准、个性化的服务开始大量的出现,可以说大数据已经彻底改变了人们的生活。
Java大数据发展趋势怎么样?
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Java程序员想转大数据可行吗?
课程覆盖 Java 语言基础、JavaEE 深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析 等 Java 大数据全栈技术内容,解决学员 Java 大数据学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度。
课程内容涉及基础知识、代码实现、技术原理、架构设计、编程思想,从代码到知识点,从架构到思想,提升学员,帮助学员成为会思考、 能设计、 强架构、重实现的实战型技术人才。
JavaSE 阶段 | |
Java基础 | |
Java 简介 | Java 发展历程、Java 的技术结构、JDK 的下载及安装、HelloWorld 入门案例。 |
Java 基本语法 | 关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制、数组、二维数组、方法。 |
面向对象 | 面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法、this 关键字、代码块。面向对象的特征(封装、继承、多态)、super 关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract、接口、内部类、包、垃圾分代回收机制。 |
API(一) | Object、String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。 |
API(二) | 异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器 |
Java 增强
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API(三) | IO、线程、套接字。 |
API(四) | 反射、注解、断言 |
jvm | 参数 jvm 内存大小调节、常见回收机制。 |
JDK8 的部分特性 | 接口中的默认方法、Lambda 表达式、函数式接口、时间包。 |
Git 版本控制
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版本控制概念、Git 发展历史、Git 安装配置、Git 版本库管理、Git 版本控制、Git 远程仓库、Git 分支管理、Git 标签管理、码云介绍。 |
JavaWeb 阶段(EasyMall 项目贯穿) | |
XML | XML 的概念与基本作用、XML 语法、XML 解析介绍、DOM4J 解析 XML |
HTML/CSS | HTML 介绍、HTML 文档结构、HTML 语法、HTML 标签技术(超链接、列表、表格、图像、表单等),CSS 介绍、CSS 导入方式、CSS 选择器、CSS 布局、CSS 样式属性。完成 EasyMall 项目静态页面。 |
JavaScript |
JavaScript 语法、数据类型、运算符、流程控制、数组、函数、JavaScript 内部对象、自定义对象,DHTML 编程、DOM 介绍,DOM 编程(使用 DOM 操作 HTML 文档)。完成 EasyMall 静态页 面中的 js 脚本。 |
Jquery | Jquery 对象、Jquery 选择器(ID、元素、class、层级等)的使用、Jquery 案例(用户列表增、删、改、查)、Json 的对象转换、Jquery AJAX 的实现。完成 EasyMall 静态页面中的 jquery 脚本。 |
MySql | 数据库介绍、MySQL 安装与配置、数据库增删改操作 DDL 语句使用、表增删改操作 DML 语句使用、表查询操作 DQL 语句使用,数据备份及恢复、多表设计、多表查询。完成 EasyMall 中数据库的设计。 |
JDBC | JDBC 介绍、JDBC 入门,JDBC 核心 API 介绍,JDBC 的 CURD 操作防止 SQL 注入及PrepareStatement 使用,使用批处理。连接池的介绍、自定义连接池,常用的开源连接池C3P0 的介绍及使用。 |
Tomcat/HTTP | WEB 服务器介绍、Tomcat 的安装与启动、Tomcat 的体系结构、组织 WEB 应用目录与在Tomcat 中发布 WEB 应用程序的方式、配置 WEB 的主页、使用 Tomcat 配置虚拟主机、HTTP协议详解。 |
Servlet | Servlet 介绍、开发 Servlet 程序、Servlet 生命周期、Servlet 调用分析、Request 及Response 的使用、ServletConfig 使用,ServletContext 使用(作为域对象使用、配置系统初始化参数、获取 web 资源)。AJAX 介绍、XMLHttpRequest 对象详解。完成 EasyMall 用户注册模块。 |
Cookie/Session | 会话技术介绍、Cookie 介绍及 Cookie 的使用、案例之 Cookie 实现记住用户名,Session 的使用及 Session 的原理,案例之利用 Session 实现登陆功能及验证码校验。完成 EasyMall 用户登录模块。 |
JSP/EL 表达式 /JSTL 标签
库
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JSP 介绍、JSP 表达式、JSP 脚本片段、JSP 声明、JSP 注释、JSP 中的 9 个内部对象和作用,EL 表达式简介,EL 获得数据、EL 执行运算、EL 内置对象,page 指令及其重要的属性,JSP中的 include 指令、pageContext 对象的详细讲解。JSP 动作标签介绍。JSTL 标准标签库的介绍及使用。完成 EasyMall 动态页面。 |
MVC 设计模式 / 三层架构
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JavaEE 开发模式介绍、MVC 软件设计模式介绍、JavaEE 经典开发模式重构 EasyMall 项目、工厂设计模式介绍、工厂设计模式的应用。层与层之间的耦合与解耦。重构 EasyMall 为三层架构。 |
过滤器 / 监听器 | Servlet Listenert 监听器介绍及使用、Servlet Filter 过滤器介绍、过滤器生命周期。30 天内自动登录功能的实现,全站乱码处理功能实现。完成 EasyMall 全站过滤器、自动登录等功能。 |
JavaWeb 高级开发技术 | 泛型、注解、内省、动态代理、枚举、AOP 原理及实现。完成 EasyMall 改造实现 AOP。 |
数据库高级开发技术 | 事务概述、事务的隔离级别、事务控制、更新丢失。完成 EasyMall 中商品相关模块。 |
EasyMall 项目开发 | EasyMall 是一个典型的互联网电子商务系统,在 WEB 学习阶段,通过所学习的 WEB 技术,实现 EasyMall 商城中包括用户注册、用户登录、用户注销、商品添加、商品删除、商品修改、商品列表、商品详情等功能。在实现商城相关功能的过程中,熟悉并掌握 WEB 开发相关技术、架构思想、项目开发流程、版本控制等内容。整个项目贯穿于整个 WEB 学习阶段,通过项目贯穿课程教学,通过应用引导学员学习。 |
JavaEE 框架阶段(EasyMall 项目贯穿) | |
Spring | Spring IOC 基础、Spring 的工厂模式 ( 静态工厂、实例工厂、Spring 工厂 )、Spring 依赖注入(构造器注入,set 注入)、Spring 的注解形式、Spring AOP 原理及实现、Spring 整合 JDBC、JDBCTemplate、Spring 声明式事务处理、事务的回滚策略等 |
SpringMVC | SpringMVC 原理、SpringMVC 简单参数封装、复杂参数封装、值传递的原理、SpringMVC 的注解形式、日期格式类型转换、文件上传、页面访问控制 ( 转发和重定向 )、RESTFUL 结构 |
MyBatis | MyBatis 原理、DQL 映射、DML 映射、复杂结果集映射、参数传递(注解形式和 MAP 形式)、结果集封装原理、动态 SQL 的拼接、字符转义、MyBatis 的接口实现、代码自动生成工具、关联关系的讲解、Spring + SpringMVC + MyBatis 整合(SSM 整合) |
EasyMall 项目重构及开发 | 通过框架技术重构在 JavaWeb 阶段实现的 EasyMall 项目,通过对比使学员们理解使用框架的好处,熟悉框架的搭建和使用,理解框架整合方式、了解框架下业务开发流程。并进一步实现EasyMall 中的购物车模块、订单模块、在线支付、销售统计等模块。 |
Springboot | 基础,搭建,springboot 组合注解运行原理,springboot 的 web 开发,spring data JPA,声明式事务 |
SpringBoot 重构EasyMall | 通过 SpringBoot 重构 EasyMall 项目 , 加深对 Spring Boot 的理解,实现购物车、订单、在线支付等功能模块 |
大数据互联网架构阶段(EasyMall 项目贯穿) | |
Linux |
大数据生产环境需要在 Linux 下部署,大数据开发人员必须对 Linux 系统有相应的了解。学习内容包括 Linux 操作系统的安装配置、文件系统管理、用户及用户组管理、进程管理、资 源管理、vim 编辑器使用、Linux 下软件安装、shell 编程等内容 |
云平台使用 | 才高大数据课程采用全云化教学,讲师授课、学员学习、练习、项目运行部署、性能测试等都在真实云平台上进行,模拟企业真实环境。此处讲授云平台的使用。 |
RedisRedis SpringBoot 整合 |
redis 简介,雪崩 / 缓存击穿,hash、string、list、set、zset、jedis 数据分片,jedis 数据分片连接池,jedis 的 hash 一致性,redis 主从复制,哨兵集群,redis-cluster,redis 集群的道 |
Mycat Mycat 与 SpringBoot 整合 |
mycat 简介,mysql 主从复制,mycat 读写分离,mycat 配置详解 |
Rabbitmq
Rabbitmq 与 SpringBoot
整合
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rabbimq 消息队列,connection,channle,exchange,消息生产者和消费者,消息传递simple 模式,work 模式,publish 模式,routing 模式,topic 模式,秒杀案例 |
Lucene
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lucene 概述,分词系统,索引概念,倒排索引,索引创建,索引删除,索引更新,词项搜索,布尔搜索,范围搜索,前缀搜索,多关键字搜索,模糊搜索,通配符搜索 |
ElasticSearch ES 与 SpringBoot 整合 |
搜索系统概括,搜索引擎框架,solr 安装与配置详解,elasticseacher 安装与配置详解,集群搭建 |
爬虫 | jsoup 爬虫,爬取网站,爬取页面,爬取二次提交数据,爬取定位信息,模拟浏览器头爬取网站,爬取京东数据落地数据库 |
Ngnix | http 服务器,反向代理,入门配置,server 配置,location 匹配,负载均衡轮询、权重、session 黏着,hash 取余 |
Easymall 项目整合 | 整合 springboot 开发系统,整合 redis,mycat,Ngnix 负载均衡,rabbitmq 消息队列,lucene 搜索技术; 跨域访问,调用服务使用互联网架构技术,将 EasyMall 项目重构为分布式技术架构的大型电商项目,可承受高并发,具有高可用的特点。后台商品管理:负责商品的增删改查,图片上传,商品分类树前台系统:商品前台分类树,商品查看,登录,购物车等等。 |
SpringCloud 微服务整合 |
微服务概括 springcloud-config;springcloud-eureka;springcloud-ribbon;springcloud-hystrix;springcloud-zuul;springcloud-feign; |
大数据框架、大数据阶段 | |
大数据高并发基础 | 大数据 java 加强 |
大数据离线数据分析 | Hadoop;Flume;Hive;Hbase;Zebra 项目 |
大数据实时数据分析 | Storm;Kafka;分布式编程思想;网站流量分析项目; |
大数据内存计算框架 | SCALA;SPARK;推荐系统项目 |
Python爬虫数据可视化 | Python爬虫;数据可视化 |
算法基础 | 统计学基础;R语言基础 |
算法模型 | 回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、集成模型;聚类模型;叶贝斯模型、SVN模型;推荐系统模型 |
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咨询区
南京Java大数据培训课程大纲
课程背景
随着互联网时代的到来和数字化信息的不断增长,大数据技术的应用越来越广泛,对数据处理的速度和规模要求也越来越高。在这种背景下,学习大数据技术和工具已经成为了职场竞争的一项重要技能。南京Java大数据培训课程就是为了满足这种需求,帮助学员掌握相关技能和工具。
课程特色
1.项目实战为主,注重实践和操作;
2.讲师技术实力雄厚,来自业内知名企业;
3.采用在线学习平台,随时随地自由学习;
4.课程内容严谨完善,涵盖大数据技术的各个方面;
5.提供一对一辅导,帮助学员解决个性化问题。
课程目标
1.掌握大数据技术和工具,包括Hadoop、Spark、Hive等;
2.熟练使用大数据处理和分析常用的开发语言和工具;
3.能够针对不同的业务需求设计和实现大数据方案;
4.了解大数据领域的行业趋势和技术发展方向;
5.具备团队合作和沟通能力。
学习对象
1.计算机专业毕业生;
2.从事数据处理或相关工作的人员;
3.对大数据技术和应用感兴趣的人员。
课程内容
1.大数据概述:行业趋势、技术发展现状;
2.大数据处理技术:Hadoop、Spark、HBase、Storm等;
3.大数据存储和管理:HDFS、Yarn、ZooKeeper等;
4.大数据分析工具:Pig、Hive、Impala等;
5.大数据可视化:Tableau、D3.js等;
6.大数据平台部署与管理;
7.大数据应用实践。
学习时长
学习时长大约为4-6个月,时间会根据具体课程要求和学员情况有所不同。
收费范围
收费范围会根据课程具体安排有所不同。可联系在线客服进行预约免费体验课。
学习收获
1.掌握大数据技术和工具的使用方法,如Hadoop、Spark、Hive等;
2.熟悉大数据处理和分析的流程,能够独立开展数据分析工作;
3.了解大数据领域的行业趋势和技术发展方向;
4.具备了解和使用大数据相关工具和技术的能力,为职业发展带来新的机遇。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。南京Java大数据培训课程为学员提供全方位、专业化、贴心的技术学习支持。
培训项目:UI设计培训、java培训、软件测试培训、web前端培训、linux云计算培训、网络运维培训、网络营销培训、云计算培训、人工智能培训、C培训、C++培训、嵌入式培训、UE培训、网络安全工程师培训
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