一、核心需要掌握的 Java 知识
1. Java 基础语法
- 语法基础：变量、数据类型、流程控制、异常处理（对比 Python 的差异）。
- 面向对象编程（OOP）：类、继承、多态、接口（Java 的 OOP 比 Python 更严格）。
- 集合框架：
List,Map,Set等（大数据处理中高频使用）。 - IO 操作：文件读写、流处理（如
BufferedReader,InputStream）。
2. 并发与多线程
- 线程创建：
Runnable,Thread, 线程池（ExecutorService）。 - 线程安全：
synchronized、Lock、ConcurrentHashMap（大数据框架依赖高并发）。 - 异步编程：
CompletableFuture（优化任务调度）。
3. JVM 与性能优化
- 内存管理：堆、栈、垃圾回收机制（调优 Spark/Hadoop 时需要）。
- JVM 参数：
-Xmx,-Xms, GC 算法选择（避免 OOM 问题）。 - 性能分析工具：JConsole、VisualVM、Java Flight Recorder。
4. 大数据生态相关技术
- Hadoop 核心库：
HDFS API（Java 原生操作 HDFS）、MapReduce编程模型。 - Spark 的 Java API：虽然常用 Scala/Python，但某些场景需要 Java 实现 UDF 或扩展功能。
- Apache Kafka：Java 客户端开发（生产者/消费者模型）。
- Apache Flink：Java API 编写流处理作业。
5. 工具与框架
- 构建工具：Maven/Gradle（依赖管理、打包部署）。
- 序列化：Avro、Protobuf（跨语言数据交换，Java 实现常见）。
- 依赖注入：Spring Framework（部分企业级大数据平台基于 Spring 开发）。
二、优先级建议
短期目标（3 个月）：
- 掌握 Java 基础语法和集合框架。
- 学习 Hadoop/Spark 的 Java API，实现简单的 MapReduce 或 Spark Job。
- 熟悉 Maven 构建工具和日志框架（如 Log4j）。
中期目标（6 个月）：
- 深入多线程编程和 JVM 调优。
- 学习 Kafka 和 Flink 的 Java 开发。
- 阅读大数据框架的 Java 源码（如 Hadoop 的 InputFormat/OutputFormat）。
长期目标：
- 掌握分布式系统设计模式（如 Java 实现的 RPC 框架：gRPC/Thrift）。
- 参与 Java 为主的大数据平台开发（如数据湖、实时计算引擎）。
三、学习资源推荐
- 书籍：
- 《Java 核心技术卷 I》（基础语法）。
- 《Effective Java》（最佳实践）。
- 《Hadoop: The Definitive Guide》（Hadoop 的 Java 开发）。
- 在线课程：
- Coursera: Java Programming and Software Engineering Fundamentals
- Udemy: Apache Kafka Series - Learn Kafka with Java
- 实践项目：
- 用 Java 实现一个简单的 MapReduce 词频统计。
- 用 Flink Java API 编写实时数据处理任务。
四、补充建议
- Python vs Java 的协作场景：
- 用 Python 做数据分析和模型训练，用 Java 实现高性能的数据预处理或服务化接口。
- 混合编程：通过 Py4J 或 Jython 调用 Java 代码。
- 关注趋势：
- Java 在大数据领域的地位短期内不会动摇，但可以同步学习 Scala（与 Java 兼容，Spark/Flink 的常用语言）。
掌握以上 Java 知识后，你不仅能深入理解大数据框架的底层逻辑，还能在性能优化和复杂系统开发中游刃有余。