Java大数据要学一些什么内容？
这是一个非常好的问题，也是很多初学者比较关心的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，所谓的Java大数据通常指的是采用Java语言来完成一些大数据领域的开发任务，整体的学习内容涉及到三大块，其一是Java语言基础，其二是大数据平台基础，其三是场景开发基础。总体上来说，Java大数据的学习内容是比较多的，而且也具有一定的难度。
java语言基础部分的学习内容相对比较明确，由于Java语言本身的技术体系已经比较成熟了，所以学习过程也会相对比较顺利。对于初学者来说，建议围绕JavaWeb开发来制定学习计划，这样也会提升就业竞争力。JavaWeb开发不仅涉及到后端开发知识，还涉及到前端开发知识，整体的知识量还是比较大的，而且在学习的过程中，需要完成大量的实验。
大数据平台部分可以围绕Hadoop来展开，由于当前Hadoop生态已经比较健全了，所以这部分学习内容非常多，需要初学者有一个系统的学习过程。学习Hadoop的初期是完全可以自学的，当前Hadoop的案例也越来越丰富了，所以学习Hadoop也会有一个较好的学习体验。由于Hadoop对于实验场景有一定的要求，所以搭建实验环境是学习Hadoop的一个重要基础。
学习Java大数据一定离不开具体的场景，这里面的场景不仅指硬件场景（数据中心），还需要有行业场景支持，所以学习Java大数据通常都会选择一个行业作为切入点，比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。初学者在学习场景开发知识的过程中，并不建议完全采用自学的学习方式，可以考虑在实习岗位上来完成这个阶段的学习任务。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 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，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段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。
2021大数据学习路线图：
Java是目前使用非常广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。
Java不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
Java的跨平台应用能力，比C、C++更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。
更重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。
百战程序员IT问题专业解答
首先，你需要熟悉linux操作系统，大数据是运行在linux上的。
其次，你需要有网络基础。大数据一般是多台服务器组成的集群，通过网络进行通信。
第三，你需要jave基础，把常用的类用法夯实。
好吧，现在开始正式学习大数据。
搭建一个hadoop集群，研究他的计算和存储方式，MapReduce，hdfs。研究他的资源调度方式yarn。接着研究hive，hbase，他们的出现是为了解决hadoop存储和计算的缺陷。继续研究spark和flink，计算模型比MapReduce先进的多。
当然，以上这些东西你学会了，需要用java接口来调用他们的api，比如进行MapReduce计算，创建一个hbase表之类的。
大数据怎么入门学习好？
感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑
欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！
可以加： xtechday （长按复制），进入数据爱好者交流群。
先给大家来张大数据体系学习图：
基本内容:
1、Linux命令基础实战
大数据架构体系结构及开源组件介绍
Linux基本操作
2、Hadoop基础
Hadoop基础，对Hadoop架构、核心组件HDFS/YARN做了深入浅出的介绍，让你快速把握Hadoop的核心技术和工作原理，逐渐形成分布式思维；
Hadoop介绍
Hadoop运行模式
3、Hadoop集群搭建
Hadoop集群搭建——安装Linux虚拟机
Hadoop集群搭建——远程连接
Hadoop集群搭建(on Linux)——Hadoop(上）
Hadoop集群搭建(on Linux)——Hadoop（下）
Hadoop集群搭建(on Mac)——Hadoop
4、HDFS原理
番外篇-课程体系
HDFS架构原理
FS Shell命令介绍及实践
5、YARN工作原理
YARN的产生背景
YARN的设计思想
YARN的基本架构
YARN的工作流程(小结)
6、Sqoop
Sqoop，作为关系型数据库与Hadoop之间的桥梁，批量传输数据，让你自然的从关系型数据库过度到Hadoop平台，在关系型数据库与Hadoop之间游刃有余的进行数据导入导出；
Sqoop & Hive课程内容介绍
Sqoop介绍与安装
Sqoop的基本使用
Sqoop 导入参数详解
Sqoop导入实战
Sqoop增量导入（上）
Sqoop增量导入（下）
Sqoop导出实战（上）
Sqoop导出实战（下）
Sqoop Job
7、Hive
Hive，基于Hadoop大数据平台的数据仓库，可以让你实现传统数据仓库中的绝大部分数据处理、统计分析，让你在Hadoop大数据平台上感受到Hive QL带来的便利的交互式查询体验；Mars将以日志分析或其他示例带大家熟练掌握Hive的应用；
Hive架构介绍（一）
Hive架构介绍（二）
Hive环境搭建（一）
Hive环境搭建（二）
Hive CLI初探
Beeline介绍
Hive数据类型
Hive表一——标准建表语句解析&内、外表
Hive表二——文件及数据格式
Hive分区&桶&倾斜概念
Hive表——Alter
Hive视图&索引简介
Hive表——show & Desc命令
Hive数据导入--load
Hive数据导入--insert
Hive分区表实战
Hive复杂数据类型的嵌套实例
Hive源码阅读环境
Hive执行原理
Hive查询优化
UDF函数实例
Hive终极实例——日志分析
（1）网站日志分析的术语、架构介绍
（2）建表及数据准备
（3）数据处理及统计分析
（4）数据采集到统计分析结果的crontab定时调度
8、HBase
HBase，列式存储数据库，提供了快速的查询方式，是Apache Kylin的默认数据存储结果；
HBase介绍及架构
HBase安装
HBase操作实战
Hive与HBase集成实战
9、Kylin
Kylin，基于Hadoop的OLAP分析引擎，在Kylin中可以实现传统OLAP的各种操作，直接读取Hive的数据或流式数据作为数据源，把这些数据根据业务模型构建成Cube，Kylin提供了基于Hadoop（MapReduce）的Cube构建，Build完成的Cube数据直接存储于HBase中。Kylin提供了Web UI供查询，包括一些图表展现，是基于大数据的完美OLAP工具；
维度建模
Kylin背景及原理架构
Kylin环境搭建
维度建模知识
Kylin Cube Build步骤解析
Kylin Cube实战
Kylin 增量Cube
Kylin 优化
10、Spark
Spark，基于内存计算的大数据计算引擎，提供了Spark SQL、Spark MLlib(基于Spark的机器学习）、SparkR等框架适应不同的应用需求，Spark专题将和大家一起实践操作各种应用和算法；
Spark集群搭建
Spark Core
Spark WordCount（Spark-shell/pyspark..）
IDEA IntelliJ搭建Spark开发环境
Spark编程实例
Spark SQL及DataFrame
Spark SQL实例
Spark Streaming
Spark Streaming实例
Spark MLlib
Spark MLlib应用实例
Spark R介绍
欢迎关注：对话大数据系列技术 从破冰到精进：
欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！
每周线上公开课，每月线下活动，感谢报名参加！
可以加： xtechday （长按复制），进入数据爱好者交流群。