希望通过这篇文章的详细介绍，你能有所收获。

Java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 Java 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：

Java 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 Maven。

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、java 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、Java 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 JAVA 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 JAVA 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 java 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。

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