linux zookeeper启动_zookeeper的启动

大数据学习需要哪些课程？

大数据学什么

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大数据需要学习的课程有8个阶段的内容，你可以按照顺序学习，大数据相对来说更适合有基础的人学习，懂Ja或者是做过Ja的人学习起来更容易些，选择大数据培训机构的时候重点关注机构的师资力量、课程体系、就业情况、费用等等方面，多对比几家机构，希望你找到好的大数据培训机构。

1、Ja编程技术

Ja编程技术是大数据学习的基础，Ja是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Ja基础是必不可少的!

2、Linux命令

3、Hadoop

4、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级作等。

5、Avro与Protobuf

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级作等。

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8、phoenix

phoenix是用Ja编写的基于JDBC API作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询、、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

phoenix是用Ja编写的基于JDBC API作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询、、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

随着IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进，只要有用户数据，那就可以在这个时代占有一席之地。所以，很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢，希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间，迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。招揽一些大数据方面的人才，而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多，但是，大数据到底学的课程是什么呢？这里，给大家详细的说一下大数据学习的课程，同时也是诸多大数据培训机构共同的课程。

阶段：大数据技术入门

2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用作，磁盘基本管理命令，内存使用命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手作，将理论付诸实践。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。

第二阶段：海量数据高级分析语言

Scala是一门多范式的编程语言，类似于ja，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的作。

第三阶段：海量数据存储分布式存储

1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。

2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际作才能熟练。

第四阶段：海量数据分析分布式计算

1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。

2Hiva数据挖掘：对其进行概要性，数据定义，创建，修改，删除等作。

3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。

第五阶段：考试

1技术前瞻：对全球的大数据技术进行。

2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能。

上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等。

（2）数学：线性代数、微积分等。

（3）学：主要是一些学量化统计的知识，如问卷调查与Android基础开发。主要内容包含：Android四大组件、进程与线程、数据存储、多媒体、硬件相关等。统计分析；还有就是一些学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助。

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的。

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。

此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

扩展材料：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据bin/zk.sh startIDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）学：主要是一些学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

……好好学习，虽然累，但是要坚持！

2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

（1）数据分析报告类：Microsoft Off软件等，如果连excel表格基本的处理作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。

（2）专业数据分析软件：Off并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindMar、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

最重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

大数据技术目前主要分为两个方向：大数据开发和数据分析与挖掘

数据分析与挖掘：Python基础、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis、网络爬虫、数据分析、数据处理、数据分析处理进阶...

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科。培养面向多层次应用需求的复合型人才。想要学习大数据课程选择【达内教育】。

主修课程bai：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等

大数据技术目前主要分为两个方向：大数据开发和数据分析与挖掘 大数据开发：Ja-va、大数据基储HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、 Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据仓库、 FlumeN...

linux查看是否有zookeeper

6、人人皆知kafka性能好，但真正了解原因的人就少了很多。说起来也是悲伤的故事，我的某次面试就凉在此题。那么从设计的角度看，kafka是如何实现高性能的呢？Kafka会把消息写入到硬盘，不会丢失数据。

Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储，但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和你存储的数据的状态变化。通过这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理，后面将会详细介绍 Zookeeper 能够解决的一些典型问题，这里先介绍一下，Zookeeper 的作接口和简单使用示例。

参考资料：

常用接口列表

客户端要连接 Zookeeper 可以通过创建 org.apache.zookeeperpm -qa|grep zookeeper2、源码安装和免安装r. ZooKeeper 的一个实例对象，然后调用这个类提供的接口来和交互。

前面说了 ZooKeeper 主要是用来维护和一个目录树中存储的数据的状态，所有我们能够作 ZooKeeper 的也和作目录树大体一样，如创建一个目录，给某个目录设置数据，获取某个目录的所有子目录，给某个目录设置权限和这个目录的状态变化。

怎么把dos格式转换成linux格式？

6、ZooKeeper

可以使用下面的命令查看文件的格式。

1、面向对象思维JAVASE

vim start_zookeeper_all.sh:set fileformat

如果是fileformat=dos，我们可以使用下面的命令方便的将其转化成Linux的文件格式。

vim start_zookeepKafka是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。er_all.sh

:set fileformat=unix:wq

怎么查看linux系统是否安装zookeeoer

1、rpm通过任何一本Ja入门书籍，都可以学会Ja的基本语法。千万不要认为，你把书上的例子程序都能写出来就算学会了Ja语法。要想真正掌握，还需要做大量的测试题。对语法不准确的理解，会使你写的代码出现逻辑错误。而这些错误会使你在真正的项目开发中吃尽苦头：你认为正确才会写上去。而在几十万行代码中找出几行有逻辑错误的代码，非常困难。因为你几乎不会怀疑你认为正确的代码存在错误。方式：

一般linux下zookeepe1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：r的安装有3种，分别为rpm的安装，源码安装和已经编译好的免安装文件直接运行文件。

查询方式：

启动hadoop怎么进入

大数据开发：Ja-va、大数据基础、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、 Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据仓库、 FlumeNG分布式数据采集系统、Sqoop大数据迁移系统、Scala大数据黄金语言、 kafka分布式总线系统、Spark体系...

首先，使用cd命令进入Hadoop文件中的in目录下（以自身安装位置）。

wget wget3.3.5/zookeeper-3.3.5.tar.gz

cd /opt/hadoop/hadoop/in

登录后

然后ls命令显示in目录下的文件

其中，start-all.sh就是Hadoop服务进程。

启动服务进程

start-all.sh

登录后

每个人hadoop配置不同，启动时可能提示三种情况：

（1）输入yes

（2）输入password

（3）回车

按照提示帮助Hadoop启动即可。

验证Hadoop是否启动成功

在主键入命令：jps，会显示SecondaryNameNode、 ResourceMar、 Jps 和NameNode四个进程。

在sle0/sle1子键入命令：jps，会显示NodeMar、Jps 和 DataNode三个进程★ Ja Web技术和主流框架。

如果你输入了jps命令却显示 " bash: … "，则需要在此安装Ja JDK，详细配置步骤：【linux配置Ja JDK】中查看

Ja工程师转大数据难度高吗？

find / -name "zookeeper"以上zookeeper请根据具体组件名替换。

比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习ja的，因为Hadoop是由ja来开发的。

如果你想要主攻spark方向，是要学习Scala语言的，每个方向要求的编程语言是不同的。

如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看7、HBase自己未来的需求的。

大数据是需要一定的编程基础的，但具体学习哪一门编程，自己可以选择的。其实只要学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下的。

如果3、Ja常用类说刚开始工作没多长时间的话，不建议转，工作了好几年，倒是可以转一下

难度不高，因为大数据很多时候都是用的ja实现

想要删除linux中的zookeeper 有什么注意的地方没

有时我们在Windows下面写了一些脚本想要放到Linux下面执行的时候会出错。一个原因就是Windows使用DOS格式的文件，而Linux使用Unix格式的文件。

1）的稳定版并解压

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与作!

从人人吧：

tar -zxvf zookeeper-3.4.3.tar.gz

可执行文件都在bin/目录下，配置都在conf/目录下

（2）生成配置

conf/目录下有个zoo_sample.cfg，是样板配置文件

一份成zoo.cfg

里面有两个比较重要的配置：

dataDir=/var/lib/zookeeper # 数据存放位置，可根据需要修改

clientPort=2181 # 服务端口，可根据需要修改

（3）启动服务

如果未启动成功，一个检查JAVA_HOME是否正确设置，二个看端口是否冲突

（4）启动客户端测试

启动命令：

bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181

显示根目录下、文件：

ls /

创建文件，并设置初始内容：

create /shenjian hello

获取文件内容：

get /shenjian

修改文件内容：

set /shenjian world

删除文件：

delete /shenjian

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）退出客户端：

quit

查看zookeeper的状态

下面哪个功能是kafka无法保证的

类分层模型、List、Set接口的实现类ArrayList、Vector、HashSet、TreeSet类用法;类应用练习：使用ArrayList完成宠物商店设计、HashMap与Hashtable类的使用

Kafka工作流程

1、一般是先会创建一个主题，比如说TopicA，有三个分区，有两个副本(leader+follower总共2个)，同一个分区的两个副本肯定不在一个。

2、Kafka工作流程基础总结：1）broker：broker代表kafka的，Broker是分布式部署并且相互之间相互的，启动的时候向zookeeper注册，在Zookeeper上会有一个专门用来进行Broker列表记录的：/brokers/ids。

3、流程描述：用户首先构建待发送的消息对象ProducerRecord，然后调用KafkaProducer#send方法进行发送。

4、Kafka的工作流程Kafka中消息是以Topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，读取和消费的都是同一个Topic。

5、和其他的中间件一样，kafka每次发送数据都是向Leader分区发送数据，并顺序写入到磁盘，然后Leader分区会将数据同步到各个从分区Follower，即使主分区挂了，也不会影响服务的正常运行。

Kafka——分区partition

在之前的例子里(Kafka生产者——向Kafka写入数据)，ProducerRecord对象包含了目标主题、键和值。

步：将所有主题分区组成TopicAndPartition列表，然后对TopicAndPartition列表按照hashCode进行排序，按照轮询的方式发给每一个消费线程。

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）功能在Kafka中，每个Topic会包含多个分区，默认情况下个分区只能被个消费组下的个消费者消费，这就产了分区分配的问题。

分区越多所需要的文件句柄也就越多，可以通过配置作系统的参数增加打开文件句柄数。

一句话，Kafka的Message存储采用了分区(partition)，分段(LogSegment)和稀疏索引这几个手段来达到了高效性。

kafka是一个分布式的、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统。

消息队列(三)kafka的一致性和失败处理策略

处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性；发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息，避免消息丢失，造成的事务执行断裂。

高吞吐：Kafka拥有很高的吞吐量，即使是在单性能比较低下的商用集群中，也能保证单每秒10万条消息的传输。高容错：Kafka在设计上支持多分区、多副本的策略，拥有很强的容错性。

如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题，一个解决方案是每个消息给一个的id，通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现。

这时rahbitMQ会立即将消息删除，如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是ja。这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息(但是消息队列那边已经认为消息被消费了)，就会丢失该消息。至于解决方案，采用手动确认消息即可。

Kafka存储机制此时Producer端生产的消息会不断追加到log文件末尾，这样文件就会越来越大，为了防止log文件过大导致数据定位效率低下，那么Kafka采取了分片和索引机制。

kafka的原理是什么?

1、Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流数据（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。

2、Kafka的副本机制是多个服务端对其他的主题分区的日志进行。当集群中的某个出现故障，访问故障的请求会被转移到其他正常(这一过程通常叫Reblance)。

3、Kafka使用了全局的数字来指代每个Broker，不同的Broker必须使用不同的BrokerID进行注册，创建完后，每个Broker就会将自己的IP地址和端口信息记录到该中去。

4、kafka消息的有序性，是采用消息键保序策略来实现的。一个topic，一个partition(分割)，一个consumer，内部单线程消费，写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue。

Kafka面试题

1、谈谈你对Kafka幂等性的理解？Producer的幂等性指的是当发送同一条消息时，数据在端只会被持久化一次，数据不丢不重，但是这里的幂等性是有条件的：Kafka是在0.11版本开始引入了事务支持。

2、给大家分享一些Linux面试题的笔记，从负载均衡、nginx、MySQL、redis、kafka、zabbix、k8s等方面拆解Linux知识点。用来对个人技术点进行查漏补缺。

3、大型公司，基础架构研发实力较强，用RocketMQ是很好的选择。如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用Kafka是业内标准的，没问题，社区活跃度很高，不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。

4、比如你写了擅长MySQL，Jquery，bootstrap，那么我们就会提问这些内容，当然都不会特别困难，只需要证明你确实知道，不是在吹嘘就行。

5、其包括远程服务框架中间件，例如阿里（Apache）的RPC框架Dubbo等；消息队列中间件，例如：阿里巴巴开源分布式中间件RocketMQ、高吞吐量消息发布和流处理服务Kafka等。

Ja培训都学哪些知识?

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

1、 ja语法。

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

2、 常用类。

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux作系统，Windows作系统是封闭的作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础作命令。

永远不要写别人已经实现的代码。有很多功能，用JDK中现有的类就可以完成。你需要熟悉JDK.可以通过研究JDK帮助文档和JDK源代码的方式，逐渐了解，你需要的类都在什么地方。一方面，要熟悉有哪些可以直接使用的资源，另一方面，学习一下，SUN公司的工程师怎样写代码。

3、 IDE 集成开发环境。

现在企业最常用的是IBM公司的eclipse ,类似的还有JBuilder 、Idea,NetBeans等等。毕竟，只有5％的高手在使用简单的文本编辑器在写Ja代码。多数程序员都是在使用这些东西。

4、 数据库。

MySql,Oracle,DB2.小项目多数使用MySql这样的免费数据库。大一些的项目会考虑使用Oracle或者DB2. Ja项目很少使用Sql。因此，你还需要学习数据库方面的一些知识。可以从SQL语言开始。这些数据库都支持标准SQL.学会基本的SQL,参考具体的数据库手册，就可以完成一般的项目开发了。当然，要想使你的程序运行的效率更高，需要更深入的学习。大部分的程序优化，都是从这部分开始的。

5、 JDBC Ja数据库连接。

使用Ja程序作数据库。这部分非常重要。几乎所有的企业项目都会用到。

6、 HTML CSS Jascript。

HTML-- 超文本标记语言。

CSS --层叠样式表。

JaScript--是一种由Netscape的LiveScript发展而来的脚本语言。

准确的说，这些东西和Ja语言本身关系不大。但是，现在的企业项目，以B/S结构的居多。因此，我们的Ja程序，会有大量的机会和它们打交道。需要提前准备一下。

7、你需要学习如何使用及管理WEB，例如tomcat，并且知道如何在其基础上扩展和维护WEB程序，如何使用它的附加服务，如连接池。

8、 JSP Servlet。

这两个是初级Ja程序员必须掌握的基本技能，是所有B/S结构框架的基础。相应的，还需要学习EL以及JSTL(StandardTagLibraries)和可以选择的第三方TagLibraries,以提高表示层的处理能力。

9、企业流行框架 Struts,Spring,Hibernate等。

10、Ja设计模式。

有一些特殊的功能，只有按照特定的设计模式才能实现。如果你有了5万行以上的代码经验，可以开始研究一下设计模式。

11、你还要跟上技术发展的步伐，了解在Ja项目中使用的新技术。如Ajax等。

还有很多要学习的内容。先介绍这么多吧，自己学习这些内容，估计需要2年左右。如果有个好的指导老师，在培训学校进行系统学习，则需要3－5个月。

如果选择培训，一定要选择拥有多年JAVA项目开发经验、测试经验、及项目管理经验，采用“教”“练”结合，用真实项目案例进行训练的教学方式。让学员掌握实用的技能，在毕业后就有着实战项目开发经验，立刻上岗，成为诸多企业抢手的人才。

阶段：Ja语言基础

★ Ja语言基础

兄弟连JAVA战狼班

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、Ja8新特性

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、JaScript语言基础、DOM 编程、模型等），JQuery，AJAX框架，XML，BootStrap组件

第四阶段：Ja Web技术和主流框架

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

第五阶段：Linux

★ Linux

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

3、系统和日志管理、进程管理和任务、ssh远程登录、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）

2、Yarn的任务调度机制，Apache Hive，Pig数据处理，集成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；方法和运算，future 对象同步处理和异步处理返回结果）

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+Men+Nodejs+MySQL技术实战开发

3、电子商务交易平台 S2SH+Men+Shiro+Oracle

不同的培训机构所的课程会有异

同时，Ja培训分有很多个阶段，越往后走就越难

以下是西安_尚学堂 阶段，也是最基础阶段需学的课程大纲内容。

Ja SE基础

1、语法基础

JAVA开发入门、安装和配置开发环境、开发工具的使用、Ja基本程序结构;变量与数据类型、运算符与表达式、条件结构：简单if结构、switch结构;循环结构while、do...while、for循环、嵌套for循环、流程控制语句(break、continue)等

2、面向对象

数组、类和对象;基于数组的排序和查找算法(冒泡排序、选择排序、快速排序、二分查找);面向对象三大特征之封装、继承;面向对象三大特征之多态、final、static关键字用法等

常用类(Math、String、StringBuffer、StringBuilder、Random、NumberFormat、Date、Calendar、SimpleDateFormat等)

4、异常处理

异常处理(try..catch、throws、throw处理异常、自定义异常类)

5、框架

6、IO流

IO流、字节流和字符流的类继承体系、File类的使用、FileInputStream/FileOutputStream类用法、转换流

InputStreamReader用法等

7、多线程开发

多线程详解 线程与进程、实现多线程的方式、线程休眠、优先级、线程同步、线程生命周期、生产者和消费者

8、网络通信和XML

网络编程 基于Tcp/Ip的网络通讯、基于UDP的网络通信;XML文件读写 使用dom4j读写xml文件、使用SAX解析xml数据

9、MySQL

MySQL概述、数据类型、数据库、表的创建、数据的添加、修改、删除、简单查询、排序;聚合函数、多表联合查询、分组查询、分页查询、模糊查询、子查询、内联接查询、外联接查询、索引、视图、事务控制和实战案例分析等

10、JDBC

Connection/Statement/ResultSet三大接口功能详解、DBUtils类、DAO层编写;PrepareStatement接口用法、Ja访问Mysql乱码处理、IO流+JDBC综合(利用属性文件db.properties来配置数据库连接信息)

一般的培训机构的话 都是这样，不过ja的分支也很多，基本分为android、web，大数据的话基本属于进阶了。

言归正题：

jaSE 即为ja基础，这属于必修课。

oracle、mysql数据库（jdbc）

框架，sprint、springMVC、mybatis、struts、hibinate

Web基本就这些了，android的话

jaSE 即为ja基础

学习的内容都大同小异，这是最课程的学员提供的，ja基础语法,面向对象,常用api,框架1/0技术等，还有项目实践，可以去了解。

别的我不知道，我参加的是从ja基础开始的，然后jeEE，j2se，SSH跟SSM框架，中间掺杂项目练习，结尾是个综合开发大项目