JavaEE+大数据主讲内容：
第1阶段：Java语言入门
1、计算机基础知识
2、编程基础
3、面向对象
4、常用类
5、集合
6、IO
第2阶段：Java语言进阶
1、面向对象
2、异常
3、常用类
4、集合
6、多线程
7、网络编程
8、反射
9、XML
10、注解及动态代理
1、Mysql及JDBC开发
第3阶段： 数据库+前端开发工程师(提升)
1.Oracle数据库开发
SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle 数据库PL/SQL开发、数据库设计原则
2.JDBC
JDBC 核心API、JDBC 优化技术（缓存技术、批处理技术、数据库连接池）
3.XML
XML语法、XML解析（SAX、DOM、Dom4j）
4.Web前端技术
(H5/CSS3/JS) ?
?HTML5(H5)基本文档结构、链接、列表、表格、表单;CSS 基础语法、盒子模型、浮动布局、定位;JavaScript语言基础、DOM 编程、事件模型等。
5.JQuery
JQuery、JQuery对象，元素选择，DOM 操作，CSS 操作，动画效果，JQuery 插件
6.AJAX框架
Ajax基础、XHR 对象、Ajax 设计模式、JSON 技术，RESTful 技术
第4阶段：大数据开发工程师(绝顶高手)
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，Yarn的任务调度机制，Apache Hive，Pig数据处理，集成Hadoop和Sqoop、Flume以及Apache Kafka来实现数据的交换,安装部署HBase,Storm。
2.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
3.Spark
Spark和Hadoop已成为目前大数据处理领域的核心框架。
课程详细讲解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。JavaEE+大数据学科课程
JavaEE +大数据课程特点和优势
1.课程完整覆盖JavaEE和大数据，很多机构的课程不全面，只是堆砌。
2.JavaEE和大数据并重，既照顾了将来的工作，也照顾了技术的发展方向。
3.独创的双项目并行方式，从第二个月开始，双项目并行，每个阶段相当于多学了一个月，而且每个阶段多做了一个项目。
4.学员基础有限制，课程深度和广度都可以搞定。
5.业界强大的讲师团队。
6.具体的课程对比，目前正在收集资料中。
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