Java大数据课程体系：
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
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、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
