linux安装hadoop_linux安装hadoop步骤

搭建hadoop环境为什么要修改hostname

linux运维的学习过程，主要分为4个阶段，初级入门->中级进阶->高级提升->资深细化。

1.关闭hdfs权限：hdfs-site.xml中

linux安装hadoop_linux安装hadoop步骤

linux安装hadoop_linux安装hadoop步骤

第七阶段：项目

dfs.permissions

2.检查eclipse插件是否设置了hadoop安装目录：将与linux下安装的hadoop相同版本的hadoop解压到windows下一个文件夹，然后指定hadoop插件目录，插件目录在preferences的map/reduce的hadoop installation location

3.在windows的hosts文件中添加ha第十七阶段：公有云阿里云8大组件构建集群实战doop所有的ip和主机名

4.关闭linux系统防火墙

5.把hadoop三个配置文件中涉及到的主机名全部改成ip地址，和salves文件也改成ip

改hostname只是为了更好管理，不改也可以

hadoop使用HDFS报错：ls: `.': No such file or directory

点就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有sle才能正确分布式运行mapreduce程序。（我有个需求是要windows上触发一个mapreduce分布式运行）

安装好的Hadoop系统验证是否安装成功时使用命令：

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

结果报错：解决方法/

hadoop fs -ls 命令的完整语法是：hadoop fs -ls [path]

默认情况下当你未指定[path] 时，hadoop会在HDFS里面将路径扩展为/home/[username]；这样的话[username]就会被执行命令的Linux用户名替代。因此，当执行此命令时，hadoop fs -ls ,你看到的报错，ls: '.'no suck file or directory ,因为Hadoop正在寻找这路径/home/longting（Linux用户名），但是这条路径在HDFS中不存在。所以你可以这样做：

这样，你就明确指定了[path]并且是HDFS的根，它会自定被认为是HDFS的根目录。另外，当你想查看指定文件系统的路径，需要使用file:///方案。

参考文献

请问现在有哪些分布式集群框架(Linux系统的)，Hadoop除外，请大神告诉

请问现在有哪些分布式集群框架(Linux系统的)，Hadoop除外，请大神告诉 hadoop是运行的系统要求是 linux。

hadoop 用 ja写的分布式 ，处理大数据的框架。

只要思想是 分组合并 思想

分组：比如 有一个大型数据，那么他就会将这个数据按照算法分成多份，每份存储在 奴隶主机上，并且在奴隶主机上进行计算。

合并：将每个机器上的计算结果合并起来 再在一台机器上计算，得到最终结果。

分布式集群中session管理有哪些实现模式

分布式集群中的session，无论是数据库中还是在缓存中，都可以采用集群和集中的方式，但是集群的方式很难保证数据一致性，特别是对于session这种修改频率很高的应用，一不注意就弄成tomcatsession的广播效应了，要注意。

还有疑问请追问没有疑问请采纳

分布式集群中的session管理有哪些实现模式

无非就是存放的地方不一样呗，是数据库中还是在缓存中，都可以采用集群和集中的方式，但是集群的方式很难保证数据一致性，特别是对于session这种修改频率很高的应用，一不小心就弄成tomcatsession的广播效应了

如何在linux中搭建分布式集群

你可在安装上vmware，然后用vmware安装多个系统，这样可以实现你的要求，但是必须每个系统给的内存很小，要不然你的电脑会很卡的。

c++分布式框架有哪些

chubby，zookeeper，hadoop，chubby用的是paxos算法，zookeeper用的是zab，hadoop是用的是mapreduce分布式计算模型

您若不拷贝，工程中bin目录没有完整的xml配置文件，则windows执行的mapreduce程序全部通过本机的jvm执行，作业名也是带有“local"字眼的作业，如 job_local2062122004_0001。 这不是真正的分布式运行mapreduce程序。好，很高兴为您解答。

import ja.io.IOException;

import .apache.hadoop.conf.Configuration;

import .apache.hadoop.fs.FileSystem;

import .apache.hadoop.fs.Path;

import .apache.hadoop.io.IntWritable;

import .apache.hadoop.io.LongWritable;

import .apache.hadoop.mapred.JobConf;

import .apache.hadoop.mapred.YARNRunner;

import .apache.hadoop.mapreduce.Job;

import .apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import .apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import .apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import .apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import .apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

/

Hadoop2.2.0完全分布式测试

放WordCount的例子

@author qi第三阶段：高级提升ndongliang

/

public class MyWordCount {

Mapper

/

private static class WMapper extends Mapper{

private IntWritable count=new IntWritable(1);

private Text text=new Text();

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)

throws IOException, InterruptedException {

String values[]=value.toString().split("#");

System.out.println(values[0]+"========"+values[1]);

count.set(Integer.parseInt(values[1]));

text.set(values[0]);

context.write(text,count);

}}就是mapreduce 算法。

Reducer

/

private static class WReducer extends Reducer{

private Text t=new Text();

@Override

protected void reduce(Text key, Iterable value,Context context)

throws IOException, InterruptedException {

int count=0;

for(IntWritable i:value){

count+=i.get();

}t.set(count+"");

context.write(key,t);

}}

改动一

(1)shell源码里添加checkHadoopHome的路径

(2)974行，FileUtils里面

public static void main(String[] args) throws Exception{

Configuration conf=new Configuration();

conf.set("mapreduce.job.jar", "myjob.jar");

conf.set("fs.defaultFS","IP:9000");

conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");

conf.set("yarn.resourcemar.address", "192.168.46.28:8032");

/Job任务/

Job job=new Job(conf, "tesordcount");废弃此API

Job job=Job.getInstance(conf, "new api");

job.setJarByClass(MyWordCount.class);

System.out.println("模式： "+conf.get("mapreduce.jobtracker.address"));;

job.setCombinerClass(PCombine.class);

job.setNumReduceTasks(3);设置为3

job.setMapperClass(WMapper.class);

job.setReducerClass(WReducer.class);

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(Text.class);

String path="hdfs:192.168.46.28:9000/qin/output";

FileSystem fs=FileSystem.get(conf);

Path p=new Path(path);

if(fs.exists(p)){

System.out.println("输出路径存在，已删除！");

}FileInputFormat.setInputPaths(job, "hdfs:192.168.46.28:9000/qin/input");

FileOutputFormat.setOutputPath(job,p );

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}}

转载，仅供参考。

您好，很高兴为您解答。

看这个教程：:imooo./windows/windows/1330494.htm

如若满意，请点击右侧【采纳】，如若还有问题，请点击【追问】

希望我的回答对您有所帮助，望采纳！

~ O(∩_∩)O~

linux该如何学习

import .apache.hadoop.io.Text;

学习Linux时，可以按照以下路线进行学习：

fs.delete(p, true);

阶段：linux基础入门

1. 开班课程介绍-规章制度介绍-破冰活动;

2. Linux硬件基础/Linux发展历史;

3. Linux系统安装/xshell连接/xshell优化/SSH远程连接故障问题排查

4. 关一命令及特殊字符知识考试题讲解

5. Linux基础优化

6. Linux目录结构知识精讲

7. 第二关一命令及特殊知识考试题讲解(上)

8. 第二关一命令及特殊知识考试题讲解(下)

9. Linux文件属性一大堆知识精讲

10. Linux通配符/正则表达式

11. 第三关一命令及重要知识考试题讲解(上)

12. 第三关一命令及重要知识考试题讲解(下)

13. Linux系统权限(上)

14. Linux系统权限(下)

15. 整体课程回顾

第二阶段：linux系统管理进阶

1. Linux定时任务

2. Linux用户管理

3. Linux磁盘与文件系统(上)

4. Linux磁盘与文件系统(下)

5. Linux三剑客之sed命令

第三阶段：Linux Shell基础

1. Shell编程基础上

2. Shell编程基础下

3. Linux三剑客之awk命令

第四阶段：Linux网络基础

1. 计算机网络基础上

2. 计算机网络基础下

3. 第二阶段整体课程回顾

第五阶段：Linux网络服务

1. 集群实战架构开始及环境准备

2. rsync数据同步服务

3. Linux全网备份项目案例精讲

4. nfs网络存储服务精讲

5. inotify/sersync实时数据同步/nfs存储实时备份项目案例精讲

第六阶段：Linux重要网络服务

1. 协议/www服务基础

2. nginx web介绍及基础实践

3. nginx web精讲结束

4. lnmp环境部署/数据库异机迁移/共享数据异机迁移到NFS系统

5. nginx负载均衡

6. keepalived高可用

第七阶段：Linux中小规模集群构建与优化(50台)

1. 期中架构开战说明+期中架构部署回顾

2. 部署期中架构并完成上台述职演讲

3. kickstart cobbler批量自动安装系统

4. pptp 与ntp服务

5. memcached原理及部署/作为缓存及session会话共享

第八阶段：Ansible自动化运维与Zabbix

1. SSH服务秘钥认证

2. ansible批量自动化管理集群

3. zabbix

第九阶段：大规模集群高可用服务(Lvs、Keepalived)

1. Centos7系统自行安装/centos6与7区别

2. lvs负载均衡集群/keepalived管理LVS集群

第十阶段：Ja Tomcat服务及防火墙Iptables

1. iptables防火墙精讲上

2. iptables防火墙精讲下

3. tomcat ja应用服务/nginx配合tomcat服务部署及优化

第十一阶段：MySQL DBA高级应用实践

1. MySQL数据库入门基础命令

2. MySQL数据库进阶备份恢复

3. MySQL数据库深入事务引擎

4. MySQL数据库优化SQL语句优化

5. MySQL数据库集群主从/读写分离

6. MySQL数据库高可用/mha/keepalved

第十二阶段：高性能数据库Redis和Memcached课程

第十三阶段：Linux大规模集群架构构建(200台)

第十四阶段：Linux Shell编程企业案例实战

第十五阶段：企业级代码发布上线方案(SVN和Git)

1. GIT管理

2. 代码上线项目案例

第十六阶段：企业级Kvm虚拟化与OpenStack云计算

1. KVM虚拟化企业级实战

2. OpenStack云计算企业级实战

第十八阶段：Docker技术企业应用实践

1. Docker容器与微服务深入实践

2. 大数据Hadoop生态体系及实践

第十九阶段：Python自动化入门及进阶

第二十阶段：职业规划与高薪就业指导

阶段：初级入门

1、linux基础知识、命令（常用命令如cp、ls、mkdir等）

2、linux用户及权限基础

3、linux系统进程管理进阶

第二阶段：中级进阶

1、tcp/ip网络基础

2、linux企业级安全原理和防范技巧

3、加密/解密原理及数据安全、系统服务访问控制及服务安全基础

4、iptables安全策略构建

5、shell脚本进阶

6、mysql应用原理及管理入门

1、企业级负载集群（主要学习varnish、nginx缓存系统）

2、企业级高可用集群（需要对keepalived、heartbeat有一定了解）

3、运维zabbix详解（主要是zabbix、cacti、nagios等系统）

4、运维自动化学习（需要学一些开源运维自动化工具的使用，如ansibfalsele、puppet、cobbler等工具）

第四阶段：资深进阶

1、大数据方向（需要对hadoop、storm等常见开源大数据系统深入了解）

2、云计算方向（主要是openstack，kvm等虚拟化技术也是需要的，还有docker）

3、运维开发（python运维开发）

4、自动化运维（在之前自动化基础上做深入）

您好。Linux一定要结合多作，先用VM虚拟机自己作作，找一些视频看看。看完视频以后还需要自己试一试作的

linux下怎么看hadoop的集群名称

package .qin.wordcount;

前期准备 l 两台linux虚拟机（本文使用redhat5，IP分别为 IP1、IP2） l 怎么在Windows下的eclipse调试Hadoop2.2.0分布式集群JDK环境（本文使用jdk1.6，网上5、shell脚本入门很多配置方法，本文省略） l Hadoop安装包（本文使用Hadoop1.0.4） 搭建目标 210作为主机和机，211作为机。

关于分布式Hadoop在WINDOWS上作问题

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

若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下，让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写ja代码去设置job的configuration属性)。

4、linux文件处理命令（vim、grep、sed、awk、find等）

估计得研究org.apache.hadoop.conf.Configuration的源码，反正xml配置文件会影响执行mapreduce使用的文件系统是本机的windows文件系统还是远程的hdfs系统; 还有影响执行mapreduce的mapper和reducer的是本机的jvm还是集群里面机器的jvm

二、 本文的结论

第二点就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。

第三点就是： 使用附一，实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序。

附一、 使用此方法：实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序：

请先参考博文五篇：

Hadoop作业提交分析（一）~~（五）

引用博文的附件中EJob.ja到你的工程中，然后main中添加如下方法和代码。

public static File createPack() throws IOException {

File jarFile = EJob.createTempJar("bin");

ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();

Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);

return jarFile;

}在作业启动代码中使用打包：

Job job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");

添加：

job.setJar(jarPath);

即可实现直接run as ja application 在windows布式的mapreduce程序，不用手工上传jar文件。

附二、得出结论的测试过程

（未有空看书，只能通过愚笨的测试方法得出结论了）

一. 直接通过windows上Eclipse右击main程序的ja文件，然后"run as application"或选择hadoop插件"run on hadoop"来触发执行MapReduce程序的测试。

1，如果不打jar包到进集群任意linux机器上，它报错如下：

[work] 2012-06-25 15:42:47,360 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -10244 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%

[work] 2012-06-25 15:42:52,223 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -15107 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt_1403517983686_0056_m_000000_0, Status : FAILED

Error: ja.lang.RuntimeException: ja.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found

at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.ja:1720)

at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.ja:186)

at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.ja:721)

at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.ja:339)

at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.ja:162)

at ja.security.AccessController.doPrivileged(Native Mod)

at jax.security.auth.Subject.doAs(Subject.ja:415)

at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.ja:14)

at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.ja:157)

Caused by: ja.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found

at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.ja:1626)

at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.ja:1718)

... 8 more

# Error:后重复三次

2012-06-25 15:44:53,234 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -37813 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map reduce

现象就是：报错，无进度，无运行结果。

2，拷贝jar包到“只是”集群的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行，它报错同上。

现象就是：报错，无进度，无运行结果。

3，拷贝jar包到集群某些sle的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行

和报import .apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;错：

Error: ja.lang.RuntimeException: ja.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found

at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.ja:1720)

at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.ja:186)

和报错：

Error: ja.lang.RuntimeException: ja.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found

现象就是：有报错，但仍然有进度，有运行结果。

4，拷贝jar包到集群所有sle的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行：

现象就是：无报错，有进度，有运行结果。

点结论就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有sle才能正确分布式运行mapreduce程序。

二 在Linux上的通过以下命令触发MapReduce程序的测试。

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/bookCount.jar bookCount.BookCount

1，只拷贝到，在上执行。

现象就是：无报错，有进度，有运行结果。

2，拷贝随便一个sle,在sle上执行。

现象就是：无报错，有进度，有运行结果。

但某些上运行会报错如下，且运行结果。：

14/06/25 16:44:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: Cleaning up the staging area /tmp/hadoop-yarn/staging/hduser/.staging/job_1403517983686_0071

Exception in thread "main" ja.lang.NoSuchFieldError: DEFAULT_MAPREDUCE_APPLICATION_CLASSPATH

at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setMRFrameworkClasspath(MRApps.ja:157)

at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.createApplicationSubmissionContext(YARNRunner.ja:443)

at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.submitJob(YARNRunner.ja:283)

at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.ja:415)

at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.ja:1268)

at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.ja:1265)

at ja.security.AccessController.doPrivileged(Native Mod)

at jax.security.auth.Subject.doAs(Subject.ja:415)

at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.ja:14)

at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.ja:1265)

at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.ja:1286)

at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.run(AnaActionMr.ja:207)

at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.ja:70)

at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.main(AnaActionMr.ja:44)

at sun.reflect.NativeModAccessorImpl.invoke0(Native Mod)

at sun.reflect.NativeModAccessorImpl.invoke(NativeModAccessorImpl.ja:57)

at sun.reflect.DelegatingModAccessorImpl.invoke(DelegatingModAccessorImpl.ja:43)

at ja.lang.reflect.Mod.invoke(Mod.ja:606)

at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.ja:212)

第二点结论就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。

Ja培训都学哪些知识?

String jarPath = createPack().getPath();

1、 ja语法。

at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setClasspath(MRApps.ja:198)

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。

2、 / 常用类。

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

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、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

★ Ja Web技术和主流框架

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

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

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）

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；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）

★ 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

3、Ja常用类

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

4、异常处理

5、框架

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

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

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。

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。