J*a大数据学习流程详解：从静态网页基础到J*aSE/J*aWeb全面解析,如何做单个关键词的排名
#网络推广 发布时间： 2025-03-08
希望通过这篇文章的详细介绍，你能有所收获。J*a大数据的学习流程。
第一阶段：静态网页基础（HTML+CSS）
1.难易程度：一颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：
html 常用的标签，CSS 常见的布局、样式以及定位等，还有静态页面的设计制作方式等。
第二阶段：+
1.难易程度：两颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：
有设计模式。
4.描述如下：
有称为 J*a 基础的部分，包含由浅入深的技术点，还有真实商业项目模块的分析，以及多种存储方式的设计与实现。这个阶段在前面四个阶段中是最为重要的，因为后面所有阶段都要以它为基础，同时也是学习大数据紧密程度最高的阶段。在本阶段，将会第一次进行团队开发，产出具有前后台（第一阶段技术与第二阶段技术综合应用）的真实项目。
第三阶段：前端框架
1.难易程序：两星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：
J*a 会与注解和反射一同使用，同时会涉及 XML 以及 XML 的解析，像 dom4j、jxab 等，还会用到 jdk8.0 的新特性，以及 SVN 和 M*en。
4.描述如下：
在之前两个阶段的基础上实现化静为动，这样能让我们的网页内容更加丰富。从市场人员的角度来看，有专业的前端设计人员。我们设计本阶段的目标是，前端技术能够更直观地锻炼人的思维和设计能力。同时，我们把第二阶段的高级特性融入到本阶段，让学习者能够更上一层楼。
第四阶段：企业级开发框架
1.难易程序：三颗星
3.主要技术包括：
对 log4j、slf4j 进行整合，包含 Shiro、redis 以及流程引擎，还有爬虫技术 nutch，以及 CXF，涉及集群和热备，还有 MySQL 的读写分离。
第五阶段： 初识大数据
1.难易程度：三颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：
大数据包含什么是大数据、应用场景、如何学习大数据库、虚拟机概念和安装等内容；Linux 有常见命令，如文件管理、系统管理、磁盘管理等；Linux Shell 编程包括 SHELL 变量、循环控制、应用等；入门部分涵盖组成、单机版环境、目录结构、HDFS 界面、MR 界面、简单的 SHELL、j*a 访问等；HDFS 有简介、SHELL、IDEA 开发工具使用、全分布式集群搭建等；应用方面有中间计算过程、J*a 操作、程序运行、日志监控等；高级应用包含 YARN 框架介绍、配置项与优化、CDH 简介、环境搭建等；扩展内容有 MAP 端优化，使用方法见 TOP K、SQOOP 导出、其它虚拟机 VM 的快照、权限管理命令、AWK 与 SED 命令。
4.描述如下：
该阶段设计的目的是让新人对大数据有个相对的大概念。前置课程 J*A 学习过后，新人能够理解程序在单机电脑上的运行方式。现在来看大数据，大数据是把程序运行在大规模机器的集群中进行处理。大数据肯定要处理数据，所以数据的存储也从单机存储变成了多机器大规模的集群存储。你问我什么是集群？我有一锅饭，一个人能吃完，但得花很长时间。现在我叫大家一起吃。一个人时会叫人，那如果人多了呢？是不是就叫人群呀！那么大数据可以大致分为：大数据存储以及大数据处理。在这个阶段中，我们的课程设计了大数据的标准。要知道，大数据的运行并非在我们经常使用的 7 或者 W10 系统上，而是在现在使用最为广泛的系统——LINUX 上。
第六阶段：大数据数据库
1.难易程度：四颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
- 具备 HBASE 高级特性，如读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置等。
4.描述如下：
该阶段设计的目的是，让大家在理解大数据处理大规模数据的过程的同时，简化我们编写程序的时间，并且提高读取速度。
在第一阶段，若需进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写 MR 程序会很繁杂。所以在此阶段，我们引入了大数据中的数据仓库 HIVE。这里有个关键字叫数据仓库。我知晓你会向我询问，故而我先行说明。数据仓库是用于进行数据挖掘分析的，通常它是一个规模极为庞大的数据中心。存储这些数据的，一般是 DB2 等大型数据库。这些数据库通常被用于实时的在线业务。总之，若要基于数据仓库来分析数据，其速度是相对较为缓慢的。方便之处在于熟悉 SQL 后学习相对简单。HIVE 是一种基于大数据的 SQL 查询工具，这一阶段还包括 HBASE，HBASE 是大数据中的数据库。已经学了 HIVE 这种数据“仓库”，但 HIVE 基于 MR 所以查询较慢，而 HBASE 基于大数据能做到实时数据查询。一个主分析，另一个主查询。
第七阶段：实时数据采集
1.难易程序：四颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：
STORM 可进行多并发优化。
4.描述如下：
前面阶段的数据来源是以已有的大规模数据集为基础的。经过数据处理与分析后，结果会有一定延时。通常处理的是前一天的数据。例如在网站防盗链、客户账户异常、实时征信等场景中，基于前一天的数据分析之后，会让人产生是否太晚的疑问。因此在本阶段，我们引入了实时的数据采集与分析。STORM 可进行实时数据处理，且数据处理能达到秒级别。
第八阶段：SPARK数据分析
1.难易程序：五颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
- 有 SPARK ML 算法，以及 SCALA 隐式转化高级特性。
4.描述如下：
首先说前面的阶段，主要是第一阶段。在分析速度方面，基于 MR 的大规模数据集相对较慢，这其中包括机器学习和人工智能等领域。并且，基于 MR 的这种方式不适合进行迭代计算。而 SPARK 在分析上是作为 MR 的替代产品。它是如何替代的呢？先来说说它们的运行机制，MR 是基于磁盘存储进行分析，而 SPARK 是基于内存进行分析。你可能不太理解我这样说的意思。形象地来讲，就如同你要乘坐火车从北京前往上海，MR 就像是绿皮火车，而 SPARK 则像是高铁或者磁悬浮。SPARK 是基于 SCALA 语言开发的，并且对 SCALA 的支持最为出色，所以在课程中会先学习 SCALA 开发语言。你问是不是还要学习另外一种开发语言？不是的！我只说一句话：SCALA 是基于 J*A 开发的。历史数据需要存储，并且要进行分析，比如 HIVE 和 HBASE ；实时数据也需要存储，像 FLUME 和 KAFKA ；同时还要对这些数据进行分析，比如 STORM 和 SPARK 。在真实的项目中，这些环节都是相互依赖而存在的。
上述内容讲的是 j*a 大数据学习的内容具体是什么呢？你们有没有学到相关的知识或技能呀？倘若还希望学到更多的技能或者充实自身的知识储备，那就欢迎关注亿速云的行业资讯频道。
# J*a大数据学习流程详解
# 简单网站建设优惠
# 镜湖区推广营销方案公示
# 粤语seo怎么读
# 大同网站建设优势
# 朝阳网站seo优化推广
# 汉口网站建设推广
# 186seo人世间
# 淘宝营销推广哪些好用
# 单页源码seo下载
# 项城自适应网站建设
# 晋州品牌网站推广教程
# 龙岩google关键词排名
# 从静态网页基础到J*aSE/J*aWeb全面解析
# 南充seo公司咨询15火星
# 镇海区seo推广平台
# 武汉什么是网站推广的
# 高端网站建设内容
# 荆州网络营销推广服务
# 长春做营销网站建设公司
# 有什么好的网站推广平台
# 日模模型网站推广工具
上一篇 : J*a在大数据领域的核心应用：Hadoop与Spark的全面解析,苏州营销推广公司
下一篇 : 网络暴力拼贴海报是否违法？女孩如何应对网络暴力困扰,北京朝阳关键词排名价格
-
SEO外包最佳选择国内专业的白帽SEO机构，熟知搜索算法，各行业企业站优化策略！
SEO公司
-
可定制SEO优化套餐基于整站优化与品牌搜索展现，定制个性化营销推广方案！
SEO套餐
-
SEO入门教程多年积累SEO实战案例，从新手到专家，从入门到精通，海量的SEO学习资料！
SEO教程
-
SEO项目资源高质量SEO项目资源，稀缺性外链，优质文案代写，老域名提权，云主机相关配置折扣！
SEO资源
-
SEO快速建站快速搭建符合搜索引擎友好的企业网站，协助备案，域名选择，服务器配置等相关服务！
SEO建站
-
快速搜索引擎优化建议没有任何SEO机构，可以承诺搜索引擎排名的具体位置，如果有，那么请您多注意！专业的SEO机构，一般情况下只能确保目标关键词进入到首页或者前几页，如果您有相关问题，欢迎咨询！
