JAVA开发大数据课程

java 培训课程表分为：理论和实训两个大类，理论部分每个课后有练习。

分类课程主题内容Java 技术理论Java基础（javaSE）Java语言介绍、开发环境搭建、HelloWorld、运行过程类、对象、方法数据类型、运算符、数组程序流程控制封装、继承、多态接口与抽象类Java异常处理Java集合框架JDBC操作数据库（有可能放到Java EE部分）Java IO、序列化、NIOJava多线程Socket网络编程反射机制、注解Java XML解析Java 类库介绍和部分使用实例数据结构与算法中间穿插eclipse 的介绍和使用Java企业版本（javaEE）一、JavaEE 框架结构，企业标准和协议概述二、Java Web 部分http 介绍、协议介绍web前端部分（html,html5,css,js,jquey,ajax、json）Jsp/ServletJSP九大隐含对象Servlet基础与控制Servlet过滤器与监听器JSTL与EL表达式Tomcat 服务器三、数据库部分主要讲解SQL（DDL,DML,DCL,TPL,CCL）; oracle,mysql 安装配置，等等。

四、服务器部分Linux 介绍，基本操作命令，java环境搭建五、Java 框架和主要技术Rmi、JNDI、JMS、JMX、JPASpring,SpringMVC,Mybatis 、Log4j，Junit,quartzwebservice,EJBApache 大体开源项目介绍，其他第三方框架六、项目管理团队开发部分Maven、SVN、Ant，等其他开发部署JavaMEAndroid不涉及Java 项目实训参与《商城》或者后台管理系统类似项目的实际开发一、软件工程理论二、软件工程文档，项目组成部分三、搭建环境四、实际开发、测试、上线五、项目总结。

《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。

这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。

大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。

大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。

让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。

第1章大数据项目概述教案课程名称：大数据开发项目实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论18学时，实验46学时）总学分：3.0学分本章学时：7学时一、材料清单（1）《大数据开发项目实战》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求1.教学目标本章以企业大数据项目开发流程为例，介绍了企业大数据项目开发的一般流程与架构设计的分析依据，并对参与项目开发需要的角色与人员安排进行了分析。

此外，本书根据项目开发所需的环境和技术，介绍了CDH集群的资源配置情况、集群中配置的大数据技术、IDEA 的安装及开发环境的配置等，并演示了如何提交Spark任务到集群的过程以及对Spark任务的监控，为后续项目开发奠定了基础。

2.基本要求（1）了解企业项目开发的数据处理流程与项目的架构设计。

（2）了解企业大数据项目各个阶段的项目人员安排。

（3）熟悉本书项目所需的项目实战环境和项目涉及的技术与能力。

（4）熟悉Spark任务调用的实现和Spark任务提交到集群并进行监控的过程。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）企业项目有哪些？（2）项目开发的数据处理流程有哪些?（3）项目开发所涉及的大数据技术有哪些？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）在Window 10上如何搭建本项目的开发工程环境？（2）Spark任务调用的实现有哪些？（3）CDH集群中大数据开发组件的监控集群如何查看？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。

学大数据为什么要学Java？学习大数据，至少需要一种编程语言，学流行的Java语言必不可少，更是夯实基础。

Java除了是大数据开发、大数据分析的必备基础知识，还可以适用于其他的技术领域。

而且Java的语言特点，是学习大数据的基础：一、面向对象。

Java是一个面向对象的语言。

对程序员来说，这意味着要注意应中的数据和操纵数据的方法(method)，而不是严格地用过程来思考。

在一个面向对象的系统中，类(class)是数据和操作数据的方法的集合。

数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。

每一对象是其状态和行为的封装。

类是按一定体系和层次安排的，使得子类可以从超类继承行为。

在这个类层次体系中有一个根类，它是具有一般行为的类。

Java程序是用类来组织的。

二、简单性。

Java看起来设计得很像C++，但是为了使语言小和容易熟悉，设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了，这些特征是一般程序员很少使用的。

例如，Java不支持go to语句，代之以提供break和continue语句以及异常处理。

Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征，并且不使用主文件，免去了预处理程序。

因为Java 没有结构，数组和串都是对象，所以不需要指针。

Java能够自动处理对象的引用和间接引用，实现自动的无用单元收集，使用户不必为存储管理问题烦恼，能更多的时间和精力花在研发上。

三、安全性。

Java的存储分配模型是它防御恶意代码的主要方法之一。

Java没有指针，所以程序员不能得到隐蔽起来的内幕和伪造指针去指向存储器。

更重要的是，Java编译程序不处理存储安排决策，所以程序员不能通过查看声明去猜测类的实际存储安排。

编译的Java代码中的存储引用在运行时由Java解释程序决定实际存储地址。

Java运行系统使用字节码验证过程来保证装载到网络上的代码不违背任何Java语言限制。

这个安全机制部分包括类如何从网上装载。

大数据网络培训课程
1、Java语言基础
JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。

Java语言基础包括Java 开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。

2、HTML、CSS与Java
网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。

3、Linux系统和Hadoop生态体系
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。

而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。

还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。

4、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。

Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。

5.其他课程
数据收集：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统
Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;
大数据技术：Spark、Storm、Hadoop、Flink等;
数据存储：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;
资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper。

Java全部课件汇报人：日期:CATALOGUE目录•Java基础篇•Java进阶篇•Java Web开发篇•Java框架篇01Java基础篇介绍Java语言的起源、发展以及核心概念，如“一次编写，到处运行”的理念。

概念与起源语言特点应用领域详细解析Java语言的特点，如跨平台性、面向对象、丰富的API等。

列举Java语言在Web开发、移动开发、大数据处理等领域的应用案例。

03Java语言概述02011Java开发环境搭建23指导如何下载、安装和配置Java Development Kit（JDK），为编写Java程序做准备。

JDK安装与配置介绍常用的Java集成开发环境，如Eclipse、IntelliJ IDEA等，并演示如何安装和使用。

集成开发环境（IDE）解释如何设置Java环境变量，如PATH、JAVA_HOME等，确保系统能够正确识别Java命令。

环境变量设置控制语句讲解Java中的控制语句，如条件语句（if-else）、循环语句（for、while）、选择语句（switch）等，以及它们的执行流程和实际应用。

Java基本语法标识符与关键字介绍Java中的标识符命名规则，以及关键字的作用和使用方法。

数据类型详细解析Java中的数据类型，包括整型、浮点型、字符型、布尔型等，以及它们的取值范围和相互转换。

运算符与表达式列举Java中的运算符，如算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等，并解释表达式的计算过程。

02Java进阶篇将数据与操作数据的方法进行结合，隐藏对象的内部实现细节，只暴露必要的接口。

封装子类可以继承父类的属性和方法，实现代码的重用，并可以在子类中进行扩展和修改。

继承不同对象对同一消息做出不同的响应，提高代码的灵活性和可扩展性。

多态面向对象编程在编译时检查类型参数的安全性和一致性，提高代码的复用率和类型安全。

Java高级特性泛型为代码添加元数据，方便代码的维护和管理，常用于框架和库的设计和实现。

使用Java开发大数据应用的实践经验大数据应用在各行各业中扮演着重要角色，而Java作为一种强大的编程语言，也被广泛应用于大数据应用的开发中。

本文将分享一些使用Java开发大数据应用的实践经验。

一、选择适合的Java框架与库在开发大数据应用时，选择适合的Java框架与库非常重要。

常见的Java大数据框架包括Apache Hadoop、Apache Spark以及Apache Flink 等。

这些框架都提供了大数据处理的基本功能，并且具有丰富的生态系统和社区支持。

开发者可以根据项目需求选择合适的框架，并深入学习其使用方法和API。

二、使用Java进行数据处理与分析在大数据应用中，数据处理与分析是核心环节。

Java提供了强大的类库和工具来帮助开发者进行数据处理与分析。

其中，Apache Hadoop 提供了MapReduce编程模型，开发者可以使用Java编写Map和Reduce函数来实现数据的处理与分析。

Apache Spark则提供了RDD （弹性分布式数据集）和DataFrame等高级抽象，开发者可以使用Java编写Spark程序进行数据处理与分析。

此外，Java还提供了丰富的数据处理库，如Apache Commons Math和JFreeChart等，可以方便地进行统计分析和数据可视化。

三、使用Java构建可扩展的架构在大数据应用的开发过程中，考虑系统的可扩展性非常重要。

Java 语言的特性和工具使其成为构建可扩展架构的理想选择。

开发者可以使用Java的多线程和并发编程来处理大规模数据，并利用Java的分布式计算框架构建分布式的大数据应用。

此外，Java还支持面向对象的编程范式，开发者可以使用面向对象的设计原则来构建可维护和可扩展的代码。

四、编写高效的Java代码在大数据应用的开发过程中，编写高效的Java代码能够提升系统性能和响应速度。

首先，优化Java代码的性能可以从避免不必要的对象创建、减少内存占用和合理使用缓存等方面入手。

日期课程(空内容代表放假)讲师2013-4-25星期四开学典礼()2013-4-26星期五xml&dom_sax_dom4j编程朴乾2013-4-27星期六tomcat与web程序结构与Http协议与HttpUrlConnection朴乾2013-4-28星期日2013-4-29星期一java web之servlet朴乾2013-4-30星期二java web之request/respone朴乾2013-5-1星期三劳动节放假2013-5-2星期四劳动节放假2013-5-3星期五劳动节放假2013-5-4星期六Cookie/session朴乾2013-5-5星期日2013-5-6星期一jsp入门/El表达式/JSTL标签库朴乾2013-5-7星期二java web之设计模式和案例朴乾2013-5-8星期三编码实战演练（指导老师:) 朴乾2013-5-9星期四2013-5-10星期五自定义标签/国际化朴乾2013-5-11星期六数据库入门[mysql]朴乾2013-5-12星期日2013-5-13星期一jdbc朴乾2013-5-14星期二jdbc朴乾2013-5-15星期三jdbc/DBUtil使用朴乾2013-5-16星期四2013-5-17星期五jdbc案例/分页/条件查询朴乾2013-5-18星期六javaWeb之过滤器朴乾2013-5-19星期日2013-5-20星期一java web之邮件发送/监听器朴乾2013-5-21星期二javaWeb之文件上传和下载朴乾2013-5-22星期三在线支付/巩固知识之项目整合徐文海2013-5-23星期四2013-5-24星期五巩固知识之项目实战（指导老师:) 徐文海2013-5-25星期六巩固知识之项目实战（指导老师:) 徐文海2013-5-26星期日巩固知识之项目实战（指导老师:) 徐文海2013-5-27星期一2013-5-28星期二框架学习之java基础加强徐文海2013-5-29星期三oracle安装、SQL语句赵强2013-5-30星期四SQL语句、索引、序列赵强2013-5-31星期五2013-6-1星期六pl/sql、存储过程、触发器、游标及jdbc操作赵强2013-6-2星期日Ajax基础JavaScript增强2013-6-3星期一2013-6-4星期二Ajax基础JavaScript增强2013-6-5星期三AJAX/jquery2013-6-6星期四2013-6-7星期五AJAX实用案例2013-6-8星期六Javascript练习（指导老师:)2013-6-9星期日2013-6-10星期一struts22013-6-11星期二struts22013-6-12星期三2013-6-13星期四struts22013-6-14星期五struts2练习（指导老师:)2013-6-15星期六struts2练习（指导老师:)2013-6-16星期日2013-6-17星期一hibernate基础2013-6-18星期二hibernate关系映射2013-6-19星期三hibernate加强与二级缓存2013-6-20星期四2013-6-21星期五hibernate练习（指导老师:)2013-6-22星期六hibernate练习（指导老师:)2013-6-23星期日2013-6-24星期一spring核心2013-6-25星期二spring核心2013-6-26星期三spring框架整合2013-6-27星期四2013-6-28星期五spring练习（指导老师:)2013-6-29星期六spring练习（指导老师:)2013-6-30星期日2013-7-1星期一SVN/CVS2013-7-2星期二luncene2013-7-3星期三luncene/compass2013-7-4星期四2013-7-5星期五JBPM与项目[属于学半天练半天的项目] 2013-7-6星期六JBPM与项目2013-7-7星期日2013-7-8星期一JBPM与项目2013-7-9星期二JBPM与项目2013-7-10星期三JBPM与项目2013-7-11星期四2013-7-12星期五JBPM与项目2013-7-13星期六JBPM与项目2013-7-14星期日2013-7-15星期一JBPM与项目2013-7-16星期二JBPM与项目2013-7-17星期三JBPM与项目2013-7-18星期四2013-7-19星期五JBPM与项目2013-7-20星期六JBPM与项目2013-7-21星期日2013-7-22星期一简历书写与就业指导()2013-7-23星期二软件项目管理工具--Maven()2013-7-24星期三2013-7-25星期四webservice()2013-7-26星期五webservice()2013-7-27星期六2013-7-28星期日待选项目[属于学半天练半天的项目]() 2013-7-29星期一待选项目2013-7-30星期二待选项目2013-7-31星期三2013-8-1星期四待选项目2013-8-2星期五待选项目2013-8-3星期六2013-8-4星期日待选项目2013-8-5星期一待选项目2013-8-6星期二2013-8-7星期三待选项目2013-8-8星期四待选项目/weblogic配置2013-8-9星期五mybatis入门与Spring整合()2013-8-10星期六2013-8-11星期日HTML52013-8-12星期一spring mvc()2013-8-13星期二2013-8-14星期三NoSql2013-8-15星期四linux2013-8-16星期五2013-8-17星期六云计算之大数据处理hadoop2013-8-18星期日云计算之大数据处理hadoop2013-8-19星期一2013-8-20星期二云计算之大数据处理hadoop2013-8-21星期三云计算之大数据处理hadoop2013-8-22星期四云计算之大数据处理hadoop2013-8-23星期五2013-8-24星期六云计算之大数据处理hadoop2013-8-25星期日云计算之大数据处理hadoop注意：课表每个月都会更新一到两次，在月底会决定下个月的带课老师，另外课程的上课顺序会有些微调俗话说:一分耕耘一分收获。