共计 2016 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。
开篇扯皮
大数据开发工程师系列共六本，包含 Java 面向对象编程、Java 外围 API 编程、Java Web 开发实战、MySQL 数据库开发实战、SSM 企业级框架实战、Hadoop & Spark 大数据开发实战，一套比拟全面的开发工程师书籍。
为保障最优学习效果，本套书籍紧密结合理论利用，利用大量案例阐明和实际，提炼含金量十足的开发教训。应用 Java 高级实用技术进行控制台程序开发，并配以欠缺的学习资源和反对服务，包含视频教程、案例素材下载、学习交换社区、讨论组等一生学习内容。
话不多说间接开始展现
Part 1《Java 面向对象编程》——178 页
大数据开发工程师：Java 面向对象编程（变量、数据类型、运算符、流程管制、数组等根底语法带你入门，慢慢把握 Java 精华的面向对象思维，包含封装、继承、多态、接口等内容。）
本书从 变量、数据类型、运算符、流程管制、数组等根底语法带你入门，慢慢把握 Java 最精华的面向对象思维，包含封装、继承、多态、接口等内容。这是一个由浅入深的过程，也是一个播种满满的学习过程。
内容目录
Part 2《Java 外围 API 编程》——194 页
大数据开发工程师：Java 外围 API 编程（汇合框架、泛型、实用类、输入输出解决、多线程、Socket 网络编程、XML 解析等。）
本书深刻探索 Java 高级实用技术的内容，从而提高强化 Java 开发技能。次要内容包含汇合框架、泛型、实用类、输入输出解决、多线程、Socket 网络编程、XML 解析等。
内容目录
Part 3《Java Web 开发实战》——178 页
大数据开发工程师：Java Web 开发实战（Web 前端技术、JSP 技术和 Servlet 技术）
本书解说 Java Web 开发实战：在互联网高速倒退的时代，基于 B / S 架构的 Web 应用程序越来越多。这些利用的实现都不可避免地用到了如下技术: Web 前端技术、JSP 技术和 Servlet 技术。本书就紧紧围绕这三个技术对 Web 开发内容开展具体解说，内容不仅涵盖前端开发必须的 HTML5 及 CSS3 技术、JavaScript、jQuery、Ajax 等常识，也蕴含 JSP 技术的根本语法、应用 JSP 实现对 Web 申请的获取与响应、通过 JSP 实现与数据库的拜访交互和基于 Servlet 的业务管制等常识。
内容目录
看过去！看过去！转发 + 关注，点此即可获取
Part 4《MySQL 数据库开发实战》——165 页
大数据开发工程师：MySQL 数据库开发实战（数据库装置、数据库表创立治理、应用 SQL 语句实现数据增加、批改、查问以及事务、视图、索引、备份和复原等）
本书解说 MySQL 数据库开发实战：数据库 (Database, DB) 简而言之就是存放数据的仓库，是为了实现肯定目标，依照某种规定组织起来的数据的汇合。MySQL 数据库是以后最支流的关系型数据库之一，本书以 MySQL 数据库为外围，次要内容包含数据库装置、数据库表创立治理、应用 SQL 语句实现数据增加、批改、查问以及事务、视图、索引、备份和复原等常识，并以员工升级零碎为例，实现一个典型零碎的数据库的设计。
内容目录
Part 5《SSM 企业级框架实战》——255 页
大数据开发工程师：SSM 企业级框架实战（以 Spring 为外围，整合 SpringMVC 和 Mybatis 的轻量级框架技术）
本书解说 SSM 企业级框架实战：框架(Framework) 的实质为某种利用的半成品，即把不同应用程序中的共性内容抽取进去而造成的半成品程序。
SSM 框架是以 Spring 为外围，整合 Spring MVC 和 Mybatis 的轻量级框架技术的组合。利用 SSM 整合框架能够开发出分层、易扩大、易保护的企业级利用零碎，可能极大地满足企业需要，缩小开发工作量，进步开发效率和品质，并无效缩小保护工作量。
内容目录
Part 6《Hadoop & Spark 大数据开发实战》——313 页
大数据开发工程师：Hadoop & Spark 大数据开发实战（Hadoop 环境配置、分布式文件系统 HDFS、分布式计算框架 MapReduce、资源调度框架 YARN 与 Hadoop 新个性、大数据数据仓库 Hive、离线解决辅助零碎、SparkCore、Spark SQL、Spark Streaming 等）
本书解说 Hadoop & Spark 大数据开发实战：大数据让咱们以一种前所未有的形式，通过对海量数据进行剖析，取得有微小价值的产品和服务，最终造成改革之力。本书围绕 Hadoop 和 Spark 这两个支流技术进行解说，次要内容包含 Hadoop 环境配置、分布式文件系统 HDFS、分布式计算框架 MapReduce、资源调度框架 YARN 与 Hadoop 新个性、大数据数据仓库 Hive、离线解决辅助零碎、SparkCore、Spark SQL、Spark Streaming 等常识。
内容目录
写在最初
以上就是六本大数据开发工程师系列学习笔记，置信看完这些，肯定能够摸透它的。
如何获取？
——转发 + 关注，点击这里即可获取（100% 收费）
