JAVA基础入门教程 －

第一阶段：Java语言基础

★ Java语言基础

1、面向对象思维JAVASE

2、（类加载机制与反射，annotation，泛型，网络编程，多线程，IO，异常处理，常用API，面向对象，JAVA编程基础）

3、Java8新特性

JAVA战狼班第二阶段：数据库

★ 数据库

1、Oracle（SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图

2、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle 数据库PL/SQL开发

3、数据库设计原则、 MySQL 、 JDBC

第三阶段：Web基础

★ Web基础

1、HTML5（H5）基本文档结构、链接、列表、表格、表单

2、CSS 基础语法、盒子模型、浮动布局、定位

3、JavaScript语言基础、DOM 编程、事件模型等），JQuery，AJAX框架，XML，BootStrap组件

第四阶段：Java Web技术和主流框架

★ Java Web技术和主流框架

1、JSP&Servlet、struts2，hibernate4，spring4，JPA，maven

2、SpringData，SpringMVC，MyBatis，SpringSecurity，shiro，Nginx

第五阶段：Linux

★ Linux

1、Linux安装、熟悉Linux的基础命令、vi编辑器的轿如察使用、awk和sed命令使用、用户和组

2、文件及目录权限管理、使用ACL进行高级访问控制、网络配置和软件包安装、启动流程和服务管理

3、系统监控和日志管理、进程管理和计划任务、ssh远程登录闭茄、shell基础和shell脚本。

第六阶段：大数据技术（Hadoop和Spark）

★ 大数据技术（Hadoop和Spark）

1、Hadoop （Hadoop基础和环境搭建，HDFS体系结构，MapReduce；Hadoop的集群模式、HDFS联盟，利用ZooKeeper来实现Hadoop集群的HA（高可用性）功能

2、Yarn的任务调度机制，Apache Hive，Pig数据处理，集成橡厅Hadoop和Sqoop

3、Flume以及Apache Kafka来实现数据的交换,安装部署HBase,Storm）

4、Scala 语言（Scala环境搭建、Scala基础语法、模式匹配、重载与构造器、Map与reduce、元组、继承、StringContext，Option Some None，Tuple；集合方法和运算，future 对象同步处理和异步处理返回结果）

5、Spark（Spark搭建，Spark-shell 的使用，Spark-submit 提交应用， Spark的内核设计和实现，并对内核中的实现架构、运行原理进行详细的讲解；Spark生态体系中的各个组件，包括：Spark Core，Shark，Spark SQL和Spark Streaming等等）

第七阶段：项目

★ 项目

1、China-UCSP 项目 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)

2、用户关系管理系统 S2SH+Maven+Nodejs+MySQL技术实战开发

3、电子商务交易平台 S2SH+Maven+Shiro+Oracle

第一阶段：熟练的掌握Scala语言

1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,

2， 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序

3， 尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等

第二阶段：精通Spark平台本身提供给开发者API

1， 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用

2， 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制

3， 掌握RDD的计算流程乎让，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等

第三阶段：深入Spark内核

此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来李顷游深入Spark内核部分：

1， 通过源码掌握Spark的任务提交过程

2， 通过源码掌握Spark集群的任务调度

3， 尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节

第四阶级:掌握基于Spark上的核心框架的使用

Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等：

1， Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等

2， Spark的离线统计分析功能，Spark 1.0.0版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提升，需要重点掌握

3， 对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法

第五阶级:做商业级别的Spark项目

通过一个完整的具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。

第六阶级：提供Spark解决哪销方案

1， 彻底掌握Spark框架源码的每一个细节

2， 根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案

3， 根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架

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