Java大数据学习路线。对于Java程序员来说，在当前的大数据时代转向Java大数据方向是不错的选择，一方面当前Java大数据领域的机会比较多，另一方面Java大数据的岗位附加值也相对比较高。随着大数据被列入到“新基建计划”，未来在大数据领域会释放出大量的机会。对于想要学些Java大数据的小伙伴，下面为大家整理了Java大数据学习路线。

1、Java大数据学习路线。第一阶段一 JavaSE基础核心

Java基础语法：分支结构if/switch；循环结构for/while/do while；方法声明和调用；方法重载；数组的使用；命令行参数、可变参数。

IDEA：IDEA常用设置、常用快捷键；自定义模板；关联Tomcat；Web项目案例实操。

面向对象编程：封装、继承、多态、构造器；异常处理机制；抽象类、接口、内部类；常有基础API、集合List/Set/Map；泛型、线程的创建和启动；深入集合源码分析、常见数据结构解析；线程的安全、同步和通信、IO流体系；反射、类的加载机制、网络编程。

MySQL：DML语言、DDL语言、DCL语言；分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数；流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等。

JDBC：使用JDBC完成数据库增删改查操作；批处理的操作；数据库连接池的原理及应用。

2、Java大数据学习路线。第二阶段Hadoop生态体系架构

Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心。

Maven：Maven环境搭建；本地仓库&；中央仓库；创建Web工程；自动部署。

Linux：学习Linux操作系统的使用是学习大数据的第一步，操作系统是计算机知识的基础，通过学习Linux操作系统能全面的掌握操作系统的体系结构、功能组成、资源管理、网络交互、功能扩展等一系列基础内容，而这些内容对大数据的学习来说是非常重要的。

Shell编程：自定义变量与特殊变量；运算符；条件判断；流程控制；系统函数&；自定义函数；常用工具命令。

Hadoop：Hadoop生态介绍；Hadoop运行模式；源码编译；HDFS文件系统底层详解。

Zookeeper：Zookeeper数据结果；内部原理；选举机制；Stat结构体；监听器分布式安装部署；API操作；实战案例·；启动停止脚本。

Hive： Hive架构原理；安装部署；远程连接；常见命令及基本数据类型；DML数据操作；

查询语句；Join&；排序；分桶&；函数；压缩&；存储；企业级调优。

Flume：Flume架构；Agent内部原理；事务；安装部署；自定义Source；自定义Sink；

Ganglia监控。

3、Java大数据学习路线。第三阶段Spark生态体系架构

Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。

分布式计算框架：Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX

storm技术架构体系：Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。

4、Java大数据学习路线。第四阶段项目实战阶段

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。

5、Java大数据学习路线。第五阶段 大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&；数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。

大数据是一个典型的交叉学科领域，而且大数据的技术体系非常庞大，这导致学习大数据的切入点也非常多，所以不同知识基础和专业背景的同学，可以根据自身的发展规划来制定入门规划如果你也想学习Java大数据，那你可以参加Java培训机构，Java培训机构会给你制定适合的课程体系，全程老师答疑解惑，Java大数据项目指导，后期的就业指导，现在达内开始Java免费体验课程，只要填写下面的表单就有机会获得达内Java免费试听课程！