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如今，移动互联网促进了应用软件的更新并缩短了开发时间。移动时代要求企业在短的时间内制造出更新的产品。这要求开发人员具有灵活的开发技能。Java具有“一个开发，多个应用程序”的语言属性，决定了其在未来开发中的优势，包括应用程序，手机软件，游戏开发以及其他语言无法替代的其他优势。

学JAVA所面临的问题？

Problems in learning

1
java怎么把long类型转换为int类型？
2
java中如何实现字符流的写入写出？
3
java中怎么取10到20之间的任意数？
4
java如何判断一个数是不是整数？
5
java怎么用cmd运行包中的类？
6
java怎么取出list中第二个元素？

运城达内教育JAVA精品课程

Java excellent course

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Java大数据才高班
有一定Java基础并想掌握Java大数据技能的学员：比如：计算机专业学生、从事Java工作者想要步入大数据行业的人员会选择Java大数据才高班。达内Java大数据培训班深入研究JAVAEE开发、互联网框架和大数据开发，让学生深切感受到大数据时代的到来，掌握真正的大数据技能。
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Java培优班
主要是有一定Java基础学员，比如：计算机专业应届生/往届生、有Java相关经验的人员想要提升自己等参加的Java培优班。根据学员学历和学习能力实施分班教学，进入就业班再一个月后根据学员考试成绩，选拨好的学员进入培优班学习，培优班侧重于Java互联网架构开发的学习。
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Java就业班
主要是针对零基础Java学员。比如：非计算机专业的应届生/往届生、工作多年的非互联网人员、转型人员总之零基础学习Java的人员适合参加Java就业班。学生不仅在真实的企业环境中学习Java，还通过大项目贯穿驱动式教学提高学员对项目业务功能的感悟，在项目中学知识。

为什么要学Java

1、Java程序员市场紧缺。据不完全统计，目前国内每年IT人才缺口达20万之多，而且缺口还在扩大，Java作为广泛使用的编程语言，拥有庞大的客户群，现有的人才储备还远远不够，在可预计的未来，Java程序员都将处于供小于求的状态。
2、Java无处不在。据估计，全球范围内有超过30亿部设备运行Java，超过其他任何一种语言。使用Java编写的程序几乎可用于任何设备，包括智能手机、服务器、自动取款机、销售点终端机（POS）、蓝光播放器、电视、机顶盒、物联网网关、医疗设备、Kindle电子阅读器、汽车等。

具体学什么？我们帮你安排

Specific learning content

培优班学习内容
才高班学习内容

学习版块	学习内容
第一阶段：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
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、BOM介绍， DOM编程（使用DOM操作HTML文档）
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
JDBC	JDBC介绍、JDBC快速入门，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
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
JSP/EL表达式/JSTL标签库	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
MVC设计模式/三层架构	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
过滤器/监听器	ServletListenert监听器介绍及使用、ServletFilter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
JavaWeb高级开发技术	泛型介绍、泛型应用、文件上传介绍、文件上传API详解，禁止动态缓存、文件下载原理及实现，事务概述、事物的隔离级别、事务控制、更新丢失
EasyMall商城功能实现	实现商品添加、商品删除、修改商品数量、查询商品列表，购物车模块实现、订单列表及删除功能实现、在线支付、销售榜单下载
第二阶段：框架及汇通物流项目
Spring	SpringIOC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、SpringAOP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
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、jQueryAJAX的实现
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）
HTCargo项目实战	Maven讲解（Maven的配置、Maven骨架、Maven命令、POM文件介绍、本地仓库和私服的搭建）、Oracle使用、Web项目需求分析、Web项目系统架构分析、PD的使用和数据库建模、系统搭建、项目界面讲解（帧框架介绍,页面调用过程）、部门管理模块的实现（部门管理CRUD）、用户管理模块的实现（用户CRUD、复杂关联关系、用户角色分配）、角色管理（角色管理CRUD,权限的分配（角色+权限+zTree树))、权限管理（权限的CRUD）、权限加强ApacheShiro(Shiro安全框架、URL过滤、加密、与Spring整合)、HT项目发布（Linux介绍、Linux命名、Linux安装、Linux汇通系统部署））
第三阶段：京淘互联网电商项目
京淘电商	京淘是一个典型的互联网电子商务系统，类似京东淘宝，是一个互联网分布式高并发的系统，系统包括：后台系统：提供了对商品的管理，其中应用EasyUI的插件来显示商品分类树，用富文本编辑器KindEditor提供上传商品图片，包括商品描述等实现。前台系统：提供了产品展示功能，并为用户提供商品浏览、购物等功能。包括商品的三级分类并利用Jsonp和HttpClient技术实现异构系统间的访问。新单点登录SSO：利用该系统完成用户的注册、登录功能，实现Session共享问题，解决了在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。购物车系统：实现了我的购物车功能。商品搜索系统：实现了商品搜索功能，提供了一种通过关键字快速查找对应内容的方式。涉及到的技术有：富文本编辑器KindEditor、EasyUI：用于让用户在网站上获得所见即所得编辑效果，利用该工具实现添加附件，添加图片，文字，表情等功能。 Nginx：实现了Tomcat集群负载均衡，它是一款轻量级的Web服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。 HttpClient：用来提供高效的、新的支持HTTP协议的客户端编程工具包，并且它支持HTTP协议新的版本和建议，可以通过模拟HTTP请求的方式访问异构系统。

学习版块	学习内容
第四阶段：大数据阶段
大数据离线数据分析
Linux基础	Linux操作系统是大数据学习的基础，是大数据开发的基本环境,通过本阶段的学习，可以掌握Linux文件及目录管理、Shell脚本、账号和进程管理、系统管理、网络管理等知识,为后续学习和工作打下坚实基础
大数据java加强	通过java编码实现zebra项目，熟悉分布式处理思想，了解zebra业务需求;学习java中关于高并发、NIO、序列化反序列化（AVRO）、RPC相关知识;掌握zookeeper、sqoop等大数据领域常用工具原理及使用
Hadoop	Hadoop是知名的大数据处理工具，包括分布式数据存储系统HDFS、分布式数据计算框架MapReduce和资源协调框架Yarn，HDFS全称为Hadoop分布式文件系统，用于分布式存储海量数据，具有高容错、高吞吐、高可用的特点，适合部署在廉价的机器集群上，提供了优秀的横向扩展能力。MapReduce是hadoop提供的一种编程模型，适用于大规模数据集的并行计算，包含Map和Reduce两个过程，为海量数据的离线处理提供了可能。HadoopYARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处
Flume	Flume是大数据生态环境中流行的日志收集框架;基于其灵活的可广泛配置的使用方式及优良的效率被广泛的应用在大数据生态环境中;课程中详细讲解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等组件的使用;并通过美团应用案例，展示了Flume企业级应用场景的实现方式
Hive	Hive是基于Hadoop的数据仓库工具;Hive通过将结构化的数据文件映射为HIVE中的表，并提供类SQL的语言实现处理数据。学习内容包括hive的安装配置、hive的元数据库、hive的内部表外部表、hive的分区表、hive的分桶表、hive的语法、hive的UDF等
Hbase	HBase是一种分布式的、面向列的基于hadoop的非关系型数据库;适合存储半结构化、非结构化的数据;基于其优良的设计，可以提供良好的实时数据存取能力，并提供横向扩展能力;是一种高可靠高性能面向列可伸缩的分布式存储系统;HBase利用HadoopHDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协调工具
Zebra项目	项目名称：zebra电信日志数据分析应用的技术：flume收集日志，采用三层结构实现日志收集聚集最终持久化到hadoophdfs中并实现日志收集过程中的失败恢复负载均衡；hadoophdfs分布式存储收集到的日志数据；hadoopmapreduce进行日志清洗、格式转换；hive进行日志处理、业务规则计算，按照不同维度分时段统计应用受欢迎程度、网站受欢迎程度、小区上网能力小区上网喜好等信息；sqoop技术将处理完成的结果导出到关系型数据库；EChars通过传统web技术将关系型数据库中的数据展示到web页面中；Zookeeper作为集群协调、集群状态监控工具
大数据实时数据分析
Storm	Storm是流行的大数据实时分析框架，是一个分布式的、可容错的实时计算系统；Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于流处理之中，实时处理消息并更新数据库。Storm也可被用于连续计算，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。Storm可被用于分布式RPC，以并行的方式运行昂贵的运算。课程中包括Storm基础、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并发控制、Storm可靠性保证、Storm高级原语Trident等内容
Kafka	Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。是一种分布式消息队列，提供横向扩展能力。通过磁盘存储数据，实现了消息天然的持久化存储。可以实现数据的分区，为并发处理数据提供可能。以分区为单位实现负载均衡和失败恢复，实现了高可用
CDH	CDH是Cloudera提供的一个可伸缩，稳定，综合的企业级数据管理平台。用于管理快速增长的数据，使用户可以快速部署和管理Hadoop及相关大数据处理框架，操作、分析企业级数据，并保证数据的安全性。对包括ApacheHadoop和其他十多项重要重要开源技术进行了整合，满足企业级应用需求
Oozie	Oozie是一种框架,它让我们可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中。本质上是一种工作流引擎，以xml的形式写调度流程，可以调度mr，pig，hive，shell，jar等作业。是大数据生态环境下重要工具之一
EasyMall网站流量分析项目	网站流量统计是改进网站服务的重要手段之一，通过获取用户在网站的行为，可以分析出哪些内容受到欢迎，哪些页面存在问题，从而使网站改进活动更具有针对性。此项目通过在网站的前台页面中进行js埋点收集用户访问网站的行为信息，再由大数据技术进行分析进而得到网站的PV、UV、VV、BounceRate、独立ip、平均在线时长、新独立访客、访问深度等信息，来引导网站针对性的做出升级改进，提高整个网站的访问效率，提升用户粘度。整个系统分为数据收集、数据传递、数据分析三部分，数据分析又分为离线数据分析和实时数据分析，应对数据分析的不同的实时性需求。使用的技术包括JS、Nginx、Tomcat、Mysql、Flume、Hadoop、Hive、Sqoop、Kafka、Storm、Hbase、Zookeeper等
大数据内存计算框架
SCALA	Scala是一门多范式的编程语言，集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala视一切数据类型皆对象，且支持闭包、lambda等特性，语法简洁。使用Actor作为并发模型，与Akka框架自然契合，是一种基于数据共享、以锁为主要机制的并发模型。Scala可以和Java很好的衔接。Scala可以使用所有的Java库，同时对于一些Java类做了无缝的扩展Scala的traits对于java的面向对象来说做了很好的扩充，使得面向对象更加灵活
SPARK	知名的内存计算框架，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，在迭代处理计算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术，并且是Apache顶级项目。SPARK的内容有：SPARK的RDD、SPARK的SHUFFLE、SPARK的Stage、Work、Task、Partition、action、transformation等特性 SPARK的SQL、SPARK的DataFrame对象、SPARK的Stream

学JAVA为什么选择达内

Curriculum advantages

十余年培训经验

从2002年开始办学到现在，已经有十余年的Java培训教学经验，实战经验丰富，效果理想。获得学员们和业界的好评。

雄厚师资力量

高薪聘请讲师团队，他们分别来自企业技术经理，总监，均是业界大咖人物，教学质量信得过，实战经验都是7年+的水平。

课程实时更新

课程内容实时更新，融合时下前沿技术热点不断升级，一定让学员学到前沿的新技术，拒绝陈旧的技术，培养高技术人才。

项目实战教学

项目实战教学，解决国内开发者“缺少经验”的劣势，让你面试的时候游刃有余，不再为没有经验找工作而感到发愁！

java学习的建议

现在竞争激烈，Java工程师不缺半桶水，缺的就是真正掌握技术的人才，所以你既然想从事这个行业，就脚踏实地的学，千万别急于求成，尤其是不可相信那种速成四个月培训，所以建议大家静下心来端正态度学习，自学和网络学习都是可以的。现在的Java工程师不是之前那么容易，学的东西更加高端，所以想做Java工程师的人必须有一个学习规划，有系统学习方案，建议学习时间是半年，每天应该学习什么，应该明确规划好，每个知识点应该做什么案例，而且要每天坚持学，不能三天打鱼两天晒网。因为专业知识非常强，所以我个人建议一定要有人去指导，现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息，初学者千万不能闭门造车。不要想着单凭自己一个人的力量就把Java工程师这好钱途的编程技术学会。

实力师资，传授真实项目经验

Introduction to teachers