引言
在当今这个大数据时代，掌握Java大数据核心技术变得尤为重要。无论你是刚刚接触编程的小白，还是有一定编程基础但希望深入了解大数据技术的朋友，本文都将为你提供一个全面而实用的学习路线，帮助你从零开始，逐步成长为Java大数据技术的高手。
第一部分：Java基础
1.1 Java简介
Java是一种面向对象的编程语言，由Sun Microsystems公司于1995年推出。它具有“一次编写，到处运行”的特点，因其稳定性和跨平台性被广泛应用于企业级应用开发。
1.2 Java基础语法
- 变量和数据类型
- 运算符和表达式
- 控制流程（if、for、while等）
- 面向对象编程（类、对象、继承、多态）
1.3 Java进阶
- 异常处理
- 集合框架（List、Set、Map等）
- 输入输出流（I/O）
第二部分：Java高级特性
2.1 泛型编程
泛型编程可以保证代码的通用性和安全性，避免类型转换错误。
2.2 反射机制
反射机制允许在运行时动态地获取类信息，并对其进行操作。
2.3 多线程编程
多线程编程可以提高程序性能，实现并发处理。
2.4 网络编程
Java网络编程主要包括Socket编程和HTTP编程。
第三部分：大数据技术
3.1 Hadoop生态系统
Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源调度器）。
3.2 HDFS
HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大量数据。
3.3 MapReduce
MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
3.4 YARN
YARN是一个资源调度器，用于管理集群资源。
3.5 Hadoop生态圈其他技术
- Hive：数据仓库工具，可以将结构化数据映射为表格，并提供SQL接口进行查询。
- HBase：一个分布式的、可扩展的、支持复杂数据模型的NoSQL数据库。
- Spark：一个快速、通用的大数据处理引擎，支持多种数据源和计算模式。
第四部分：Java大数据实战
4.1 数据采集
数据采集是大数据处理的第一步，可以使用Flume、Kafka等工具。
4.2 数据存储
HDFS和HBase是Java大数据处理中常用的数据存储方案。
4.3 数据处理
MapReduce和Spark是Java大数据处理中常用的数据处理框架。
4.4 数据分析
Hive和Spark SQL是Java大数据处理中常用的数据分析工具。
第五部分：学习资源推荐
5.1 书籍
- 《Java核心技术》
- 《Hadoop权威指南》
- 《Spark快速大数据处理》
5.2 在线课程
-慕课网 -极客学院 -网易云课堂
5.3 博客和论坛
- CSDN
- 博客园
- SegmentFault
结语
掌握Java大数据核心技术并非一朝一夕之事，需要持续的学习和实践。希望本文能为你提供一条清晰的学习路线，让你在Java大数据技术的道路上越走越远。加油！