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1. Java 基础核心（优先级高）​

• ​语法基础：
  • 数据类型、变量、运算符、控制流（if/else, for, while）。
  • 类和对象、方法定义、构造器、静态成员（static）。
  • ​Java 8 的 Lambda 表达式​（大数据工具中大量使用函数式编程）。
• ​集合框架​（java.util）：
  • List（ArrayList、LinkedList）、Map（HashMap）、Set 的用法和性能差异。
  • 重点掌握 ​遍历和过滤集合​（结合 Lambda 和 Stream API）。
• ​IO 操作：
  • 文件读写（File, FileReader, BufferedReader），理解字节流和字符流。
  • 序列化与反序列化（如 Hadoop 的 Writable 接口）。

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​2. 多线程与并发（关键！）​

大数据工具（如 Spark Executor、Flink TaskManager）依赖多线程和并发模型：

• ​线程基础：Runnable、Thread、线程池（ExecutorService）。
• ​并发工具类：
  • Future 和 CompletableFuture（异步编程）。
  • ConcurrentHashMap、BlockingQueue（线程安全集合）。
• ​锁机制：synchronized、ReentrantLock（理解即可，大数据框架一般封装了底层并发）。

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​3. JVM 与性能调优（进阶）​

• ​内存模型：堆（Heap）、栈（Stack）、垃圾回收机制（GC）。
• ​性能监控工具：
  • jps、jstack、jmap、jstat（排查 OOM、线程死锁）。
  • JVM 参数调优（如 -Xmx, -Xms 设置堆内存）。
• ​序列化优化：了解 Avro、Protobuf 等高效序列化工具（替代 Java 原生序列化）。

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​4. 大数据生态中的 Java 交互

• ​Hadoop 核心：
  • MapReduce 的 Java API（理解 Mapper 和 Reducer 类）。
  • HDFS 文件操作（FileSystem API）。
• ​Spark 扩展：
  • 用 Java 编写 UDF（User Defined Functions）或自定义算子。
  • 通过 Py4J 实现 Python 与 JVM 的交互（PySpark 底层依赖）。
• ​Kafka 客户端：
  • 生产者（KafkaProducer）和消费者（KafkaConsumer）的 Java API。

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​5. 补充 Scala 基础（可选但推荐）​

许多大数据工具（如 Spark、Kafka）用 Scala 编写，建议掌握：

• ​Scala 基础语法：val/var、函数式操作（map/filter/reduce）、模式匹配。
• ​Spark 源码调试：能看懂 Scala 实现的 Spark 核心逻辑（如 RDD 转换操作）。

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​学习建议

1. ​实践驱动学习：
   • 用 Java 实现一个简单的 ​WordCount​（对比 Python 版），理解 MapReduce 思想。
   • 在本地部署 Hadoop 或 Spark，通过 Java API 操作 HDFS 或提交 Job。
2. ​结合 Python 生态：
   • 用 PySpark 时，通过 spark._jvm 调用底层 Java/Scala API（如自定义 UDF）。
3. ​选择性放弃：
   • 不需要深究 Java GUI、Swing、JavaFX、JSP/Servlet 等 Web 开发内容。

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​总结：Java 知识图谱优先级

Java 基础语法 → 集合与Lambda → 多线程 → JVM调优 → Hadoop/Spark API → Scala基础

掌握这些内容后，你不仅能应对大数据工具底层的 Java 需求，还能在性能优化和源码级调试中游刃有余，同时保持以 Python 为核心竞争力的路线。