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每个培训机构的课程都有一定的区别，并且根据行业变化和企业用人需求，有些靠谱的培训机构也会对课程进行实时更新。这里就给题主发一份蜗牛学院java全栈开发的学习路线：
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第一阶段：Java专业基础课程
阶段目标：
1. 熟练掌握Java的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Java面向对象知识进行程序开发
3. 对Java的核心对象和组件有深入理解
4. 熟练应用JavaAPI相关知识
5. 熟练应用JAVA多线程技术
6. 能综合运用所学知识完成一个项目
知识点：
1、基本数据类型，运算符，数组，掌握基本数据类型转换，运算符，流程控制。
2、数组，排序算法，Java常用API，类和对象，了解类与对象，熟悉常用API。
3、面向对象特性，集合框架，熟悉面向对象三大特性，熟练使用集合框架。
4、IO流，多线程。
5、网络协议，线程运用。
第二阶段：JavaWEB核心课程
阶段目标:
1. 熟练掌握数据库和MySQL核心技术
2. 深入理解JDBC与DAO数据库操作
3. 熟练运用JSP及Servlet技术完成网站后台开发
4. 深入理解缓存，连接池，注解，反射，泛型等知识
5. 能够运用所学知识完成自定义框架
知识点：
1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具。
2、深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Java后台开发打下坚实基础。Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，jQuery。
3、掌握前端开发技术，掌握jQuery。
4、Servlet，EL表达式，会话跟踪技术，过滤器，FreeMarker。
5、掌握Servlet相关技术，利用Servlet，JSP相关应用技术和DAO完成B/S架构下的应用开发。
6、泛型，反射，注解。
7、掌握JAVA高级应用，利用泛型，注解，枚举完成自己的CRUD框架开发为后续框架学习做铺垫。
8、单点登录，支付功能，项目整合，分页封装熟练运用JSP及Servlet核心知识完成项目实战。
第三阶段：JavaEE框架课程
阶段目标：
1. 熟练运用Linux操作系统常见命令及完成环境部署和Nginx服务器的配置
2. 熟练运用JavaEE三大核心框架：Spring,SpringMVC,MyBatis
3. 熟练运用Maven,并使用SpringBoot进行快速框架搭建
4. 深入理解框架的实现原理，Java底层技术，企业级应用等
5. 使用Shiro,Ztree和Spring,SpringMVC,Mybaits完成企业项目
知识点：
1、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Struts2概述，hiberante概述。
2、Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
3、SSH的整合,MyBatis,SpringMVC,Maven的使用。
4、了解AOP原理，了解中央控制器原理，掌握MyBatis框架，掌握SSM框架的整合。
5、Shiro,Ztree，项目文档，项目规范，需求分析，原型图设计，数据库设计，工程构建，需求评审，配置管理，BUG修复，项目管理等。
6、独立自主完成一个中小型的企业级综合项目的设计和整体架构的原型和建模。独立自主完成一个大型的企业级综合项目，并具备商业价值。
第四阶段：分布式与微服务课程
阶段目标：
1.掌握前端框架VUE及Bootstrap的应用开发
2.基于SpringCloud完成微服务架构项目的开发
3.掌握NoSQL数据库Redis的使用
4.掌握消息队列RabbitMQ的使用
5.掌握Mycat数据库中间件的使用
知识点：
1、Bootstrap前端框架、VUE前端框架、RabbitMQ消息队列。
2、掌握Bootstrap前端框架开发、掌握VUE前端框架开发、掌握RabbitMQ消息队列的应用、掌握SpringBoot集成RabbitMQ。
3、Redis缓存数据库的应用、Java基于Redis的应用开发、基于SpringCloud微服务架构开发实战。
4、掌握NOSQL数据库Redis的安装、使用，Redis客户端的安装使用，Java访问操作Redis数据库，Redis的持久化方案、主从复制、高可用。
5、掌握SpringCloud微服务架构的开发，注册中心，网关配置，配置中心，微服务间通信及容器化部署。
6、项目文档，项目规范，需求分析，数据库设计，工程构建，需求评审，配置管理，BUG修复，项目管理等。
7、掌握数据库中间件Mycat的应用，基于Mycat实现数据读写分离，高可用集群。
8、掌握项目开发的流程，按照项目开发流程完成基于微服务架构项目的需求分析，编码开发。
java全栈开发学习路线的思维导图
入门学习需要掌握的基本技能：
1、Java
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、 Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
9、Redis
10、Flume
11、SSM
12、Kafka
13、Scala
14、Spark
15、MongoDB
16、Python与数据分析等等。
我们所说的大数据培训学习，一般是指大数据开发。大数据开发需要学习的东西可以参考一下加米谷大数据培训0基础学习的课程，具体描述可见guan网：
第一阶段：Java设计与编程思想
第二阶段： Web前端开发
第三阶段： JavaEE进阶
第四阶段： 大数据基础
第五阶段： HDFS分布式文件系统
第六阶段：MapReduce分布式计算模型
第七阶段： Yarn分布式资源管理器
第八阶段： Zookeeper分布式协调服务
第九阶段： Hbase分布式数据库
第十阶段： Hive分布式数据仓库
第十一阶段： FlumeNG分布式数据采集系统
第十二阶段： Sqoop大数据迁移系统
第十三阶段： Scala大数据黄金语言
第十四阶段： kafka分布式总线系统
第十五阶段： SparkCore大数据计算基石
第十六阶段： SparkSQL数据挖掘利器
第十七阶段： SparkStreaming流失计算平台
第十八阶段： SparkMllib机器学习平台
第十九阶段：SparkGraphx图计算平台
第二十阶段： 大数据项目实战
这里整理了一份web前端学习路线的思维导图以及需要掌握和学习的内容：
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握HTML5、CSS3、Less、Sass、响应书布局、移动端开发。
2. 熟练运用HTML+CSS特性完成页面布局。
4. 熟练应用CSS3技术，动画、弹性盒模型设计。
5. 熟练完成移动端页面的设计。
6. 熟练运用所学知识仿制任意Web网站。
7. 能综合运用所学知识完成网页设计实战。
知识点：
1、Web前端开发环境，HTML常用标签，表单元素，Table布局，CSS样式表，DIV+CSS布局。熟练运用HTML和CSS样式属性完成页面的布局和美化，能够仿制任意网站的前端页面实现。
2、CSS3选择器、伪类、过渡、变换、动画、字体图标、弹性盒模型、响应式布局、移动端。熟练运用CSS3来开发网页、熟练开发移动端，整理网页开发技巧。
3、预编译css技术：less、sass基础知识、以及插件的运用、BootStrap源码分析。能够熟练使用 less、sass完成项目开发，深入了解BootStrap。
4、使用HTML、CSS、LESS、SASS等技术完成网页项目实战。通过项目掌握第一阶段html、css的内容、完成PC端页面设计和移动端页面设计。
第二阶段：Web后台技术
阶段目标:
1. 了解JavaScript的发展历史、掌握Node环境搭建及npm使用。
2. 熟练掌握JavaScript的基本数据类型和变量的概念。
3. 熟练掌握JavaScript中的运算符使用。
4. 深入理解分支结构语句和循环语句。
5. 熟练使用数组来完成各种练习。
6.熟悉es6的语法、熟练掌握JavaScript面向对象编程。
7.DOM和BOM实战练习和H5新特性和协议的学习。
知识点：
1、软件开发流程、算法、变量、数据类型、分之语句、循环语句、数组和函数。熟练运用JavaScript的知识完成各种练习。
2、JavaScript面向对象基础、异常处理机制、常见对象api，js的兼容性、ES6新特性。熟练掌握JavaScript面向对象的开发以及掌握es6中的重要内容。
3、BOM操作和DOM操作。熟练使用BOM的各种对象、熟练操作DOM的对象。
4、h5相关api、canvas、ajax、数据模拟、touch事件、mockjs。熟练使用所学知识来完成网站项目开发。
第三阶段：数据库和框架实战
阶段目标：
1. 综合运用Web前端技术进行页面布局与美化。
2. 综合运用Web前端开发框架进行Web系统开发。
3. 熟练掌握Mysql、Mongodb数据库的发开。
4. 熟练掌握vue.js、webpack、elementui等前端框技术。
5. 熟练运用Node.js开发后台应用程序。
6. 对Restful，Ajax，JSON，开发过程有深入的理解,掌握git的基本技能。
知识点：
1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，mongodb数据库。深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理，为Node.js后台开发打下坚实基础。
2、模块系统，函数，路由，全局对象，文件系统，请求处理，Web模块，Express框架，MySQL数据库处理，RestfulAPI，文件上传等。熟练运用Node.js运行环境和后台开发框架完成Web系统的后台开发。
3、vue的组件、生命周期、路由、组件、前端工程化、webpack、elementui框架。Vue.js框架的基本使用有清晰的理解，能够运用Vue.js完成基础前端开发、熟练运用Vue.js框架的高级功能完成Web前端开发和组件开发，对MVVM模式有深刻理解。
4、需求分析，数据库设计，后台开发，使用vue、node完成pc和移动端整站开发。于Node.js+Vue.js+Webpack+Mysql+Mongodb+Git，实现整站项目完整功能并上线发布。
第四阶段：移动端和微信实战
阶段目标：
1.熟练掌握React.js框架，熟练使用React.js完成开发。
2.掌握移动端开发原理，理解原生开发和混合开发。
3.熟练使用react-native和Flutter框架完成移动端开发。
4.掌握微信小程序以及了解支付宝小程序的开发。
5.完成大型电商项目开发。
知识点：
1、React面向组件编程、表单数据、组件通信、监听、生命周期、路由、Redux基本概念。练使用react完成项目开发、掌握Redux中的异步解决方案Saga。
2、react-native、开发工具、视图与渲染、api操作、Flutter环境搭建、路由、ListView组件、网络请求、打包。练掌握react-native和Flutter框架，并分别使用react-native和Flutter分别能开发移动端项目。
3、微信小程序基本介绍、开发工具、视图与渲染、api操作、支付宝小程序的入门和api学习。掌握微信小程序开发了解支付宝小程序。
4、大型购物网站实战，整个项目前后端分离开发；整个项目分为四部分：PC端网页、移动端APP、小程序、后台管理。团队协作开发，使用git进行版本控制。目期间可以扩展Three.js 、TypeScript。
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什么是NoSQL
大家有没有听说过“NoSQL”呢?近年，这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词，大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写，并深感愤怒：“SQL怎么会没有必要了呢?”但实际上，它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是：适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。
为弥补关系型数据库的不足，各种各样的NoSQL数据库应运而生。
为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库，对关系型数据库的理解是必不可少的。那么，就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分类和特征吧。
关系型数据库简史
1969年，埃德加?6?1弗兰克?6?1科德(Edgar Frank Codd)发表了划时代的论文，首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是，刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物，因此论文反响平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享数据库的关系模型)的论文，终于引起了大家的关注。
科德所提出的关系数据模型的概念成为了现今关系型数据库的基础。当时的关系型数据库由于硬件性能低劣、处理速度过慢而迟迟没有得到实际应用。但之后随着硬件性能的提升，加之使用简单、性能优越等优点，关系型数据库得到了广泛的应用。
通用性及高性能
虽然本书是讲解NoSQL数据库的，但有一个重要的大前提，请大家一定不要误解。这个大前提就是“关系型数据库的性能绝对不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫无疑问，对于绝大多数的应用来说它都是最有效的解决方案。
突出的优势
关系型数据库作为应用广泛的通用型数据库，它的突出优势主要有以下几点:
保持数据的一致性(事务处理)
由于以标准化为前提，数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)
可以进行JOIN等复杂查询
存在很多实际成果和专业技术信息(成熟的技术)
这其中，能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。在需要严格保证数据一致性和处理完整性的情况下，用关系型数据库是肯定没有错的。但是有些情况不需要JOIN，对上述关系型数据库的优点也没有什么特别需要，这时似乎也就没有必要拘泥于关系型数据库了。
关系型数据库的不足
不擅长的处理
就像之前提到的那样，关系型数据库的性能非常高。但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途。具体来说它并不擅长以下处理：
大量数据的写入处理
为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更
字段不固定时应用
对简单查询需要快速返回结果的处理
。。。。。。
NoSQL数据库
为了弥补关系型数据库的不足(特别是最近几年)，NoSQL数据库出现了。关系型数据库应用广泛，能进行事务处理和JOIN等复杂处理。相对地，NoSQL数据库只应用在特定领域，基本上不进行复杂的处理，但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。
易于数据的分散
如前所述，关系型数据库并不擅长大量数据的写入处理。原本关系型数据库就是以JOIN为前提的，就是说，各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。为了进行JOIN处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散。相反，NoSQL数据库原本就不支持JOIN处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散到多个服务器上。由于数据被分散到了多个服务器上，减少了每个服务器上的数据量，即使要进行大量数据的写入操作，处理起来也更加容易。同理，数据的读入操作当然也同样容易。
提升性能和增大规模
下面说一点题外话，如果想要使服务器能够轻松地处理更大量的数据，那么只有两个选择：一是提升性能，二是增大规模。下面我们来整理一下这两者的不同。
首先，提升性能指的就是通过提升现行服务器自身的性能来提高处理能力。这是非常简单的方法，程序方面也不需要进行变更，但需要一些费用。若要购买性能翻倍的服务器，需要花费的资金往往不只是原来的2倍，可能需要多达5到10倍。这种方法虽然简单，但是成本较高。
另一方面，增大规模指的是使用多台廉价的服务器来提高处理能力。它需要对程序进行变更，但由于使用廉价的服务器，可以控制成本。另外，以后只要依葫芦画瓢增加廉价服务器的数量就可以了。
不对大量数据进行处理的话就没有使用的必要吗？
NoSQL数据库基本上来说为了“使大量数据的写入处理更加容易(让增加服务器数量更容易)”而设计的。但如果不是对大量数据进行操作的话，NoSQL数据库的应用就没有意义吗?
答案是否定的。的确，它在处理大量数据方面很有优势。但实际上NoSQL数据库还有各种各样的特点，如果能够恰当地利用这些特点将会是非常有帮助。具体的例子将会在第2章和第3章进行介绍，这些用途将会让你感受到利用NoSQL的好处。
希望顺畅地对数据进行缓存(Cache)处理
希望对数组类型的数据进行高速处理
希望进行全部保存
多样的NoSQL数据库
NoSQL数据库存在着“key-value存储”、“文档型数据库”、“列存储数据库”等各种各样的种类，每种数据库又包含各自的特点。下一节让我们一起来了解一下NoSQL数据库的种类和特点。
NoSQL数据库是什么
NoSQL说起来简单，但实际上到底有多少种呢?我在提笔的时候，到NoSQL的官方网站上确认了一下，竟然已经有122种了。另外官方网站上也介绍了本书没有涉及到的图形数据库和对象数据库等各个类别。不知不觉间，原来已经出现了这么多的NoSQL数据库啊。
本节将为大家介绍具有代表性的NoSQL数据库。
key-value存储
这是最常见的NoSQL数据库，它的数据是以key-value的形式存储的。虽然它的处理速度非常快，但是基本上只能通过key的完全一致查询获取数据。根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具三种。
临时性
memcached属于这种类型。所谓临时性就是 “数据有可能丢失”的意思。memcached把所有数据都保存在内存中，这样保存和读取的速度非常快，但是当memcached停止的时候，数据就不存在了。由于数据保存在内存中，所以无法操作超出内存容量的数据(旧数据会丢失)。
在内存中保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
数据有可能丢失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等属于这种类型。和临时性相反，所谓永久性就是“数据不会丢失”的意思。这里的key-value存储不像memcached那样在内存中保存数据，而是把数据保存在硬盘上。与memcached在内存中处理数据比起来，由于必然要发生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的。但数据不会丢失是它最大的优势。
在硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)
数据不会丢失
两者兼具
Redis属于这种类型。Redis有些特殊，临时性和永久性兼具，且集合了临时性key-value存储和永久性key-value存储的优点。Redis首先把数据保存到内存中，在满足特定条件(默认是15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的key发生变更)的时候将数据写入到硬盘中。这样既确保了内存中数据的处理速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性。这种类型的数据库特别适合于处理数组类型的数据。
同时在内存和硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)
适合于处理数组类型的数据
面向文档的数据库
MongoDB、CouchDB属于这种类型。它们属于NoSQL数据库，但与key-value存储相异。
不定义表结构
面向文档的数据库具有以下特征：即使不定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用。关系型数据库在变更表结构时比较费事，而且为了保持一致性还需修改程序。然而NoSQL数据库则可省去这些麻烦(通常程序都是正确的)，确实是方便快捷。
可以使用复杂的查询条件
跟key-value存储不同的是，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据。虽然不具备事务处理和JOIN这些关系型数据库所具有的处理能力，但除此以外的其他处理基本上都能实现。这是非常容易使用的NoSQL数据库。
不需要定义表结构
可以利用复杂的查询条件
面向列的数据库
Cassandra、Hbase、HyperTable属于这种类型。由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引人注目。
面向行的数据库和面向列的数据库
普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长进行以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被称为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。
高扩展性
面向列的数据库具有高扩展性，即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度)，所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外，利用面向列的数据库的优势，把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同，应用起来十分困难。
高扩展性(特别是写入处理)
应用十分困难
最近，像Twitter和Facebook这样需要对大量数据进行更新和查询的网络服务不断增加，面向列的数据库的优势对其中一些服务是非常有用的，但是由于这与本书所要介绍的内容关系不大，就不进行详细介绍了。
总结：
NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。
NoSQL的出现是为了弥补SQL数据库因为事务等机制带来的对海量数据、高并发请求的处理的性能上的欠缺。
NoSQL不是为了替代SQL而出现的，它是一种替补方案，而不是解决方案的首选。
绝大多数的NoSQL产品都是基于大内存和高性能随机读写的（比如具有更高性能的固态硬盘阵列），一般的小型企业在选择NoSQL时一定要慎重！不要为了NoSQL而NoSQL，可能会导致花了冤枉钱又耽搁了项目进程。
NoSQL不是万能的，但在大型项目中，你往往需要它！
