• 授课时间:

    周一至周五白天学习

  • 授课对象:

    有意学习JavaEE+大数据的人员

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Java EE是 J2EE的一个新的名称,之所以改名,目的还是让大家清楚J2EE只是Java企业应用.随着WEB和EJB容器概念诞生,使得软件应用业开始担心SUN的伙伴们是否还在Java平台上不断推出翻新的标准框架,致使软件应用业的业务核心组件架构无所适从,从一直以来是否需要EJB的讨论声中说明了这种彷徨。

JavaEE+大数据学科课程介绍
Java 语言基础
Java 语言、Java环境变量、变量、运算符、表达式、分支语句、循环语句、数组,数组应用,行业规范。双色球抽奖程序实现。
Java面向对象
类、对象、属性、方法、构造、封装、继承、多态、重写、重载、访问权限控制符、this和super、static、单例设计模式、final、抽象类和接口、模板设计模式、内部类
JavaSE核心类库
Java核心类、Java字符串、日期处理、包装类、集合、数据结构、异常和异常处理、Java IO、多线程编程、线程同步机制、并发包、JAVA网络编程、Java泛型、Java反射机制。
Java设计 设计原则、设计模式、常见算法、Java新特性、Maven 使用 SVN 版本管理
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
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)
XML
XML语法、XML解析(SAX、DOM、Dom4j)
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。
JQuery
JQuery、JQuery对象,元素选择,DOM 操作,CSS 操作,动画效果,JQuery 插件
AJAX框架
Ajax基础、XHR 对象、Ajax 设计模式、JSON 技术,RESTful 技术
JSP&Servlet
JSP 语法、JSP标记、自定义标记、JSTL和 EL表达式、JSP新特性、MVC设计模式、Servlet生命周期及 Servlet 服务器、Servlet过滤器和监听器、Tomcat配置和部署
Spring
Spring Ioc、Ioc注入技巧、对象*装配(自动装配、模板装配、组件扫描特性、FactoryBean、对象生命周期)、Spring AOP 原理、AspectJ、Spring JDBC支持、Spring 事务及安全管理、Spring MVC
MyBatis

MyBatis映射基础,DQL 映射,DML映射,结果集映射,*动态 SQL映射,SqlSession的使用,Spring MyBatis 整合

Redis

Redis原理、Redis命令、Java Redis API、Spring Redis整合、Redis集群和缓存Nginx Nginx原理、Nginx环境、Nginx 虚拟主机、Nginx反向代理、Tomcat服务器集成、NginxURL重写、Session 共享技术
Struts2& Hibernate
Struts2控制流程、Ognl、Action、Interceptor、Result、FreeMarker、Struts2 标记库、Struts2 扩展、Struts2 应用、Hibernate API、Hibernate实体映射技术、Hibernate 关系映射技巧、HQL 查询、Hibernate 缓存技术、SSH整合
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。
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
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。

avaEE+大数据招生目标:有1年左右开发经验的编程人员,大学本科及其以上学生,计算机相关专业大专学生(需入学测试)。


JavaEE+大数据课程目标:打造全方位软件/互联网开发人才,培养前端后端通吃的绝顶高手。


JavaEE+大数据课时总长:93天课程+ 18天项目课 + 赠送5天工作冲刺课。
JavaEE+大数据上课安排:周一到周五上课,周六日休息。

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