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）。

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​二、优先级建议

1. ​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）。

2. ​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）。

3. ​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）。

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​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。

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​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。