其然IT 教育師資

李明杰（MJ）高級(jí)講師

多年軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，尤其精通Android和iOS平臺(tái)的開發(fā)，還開發(fā)了2個(gè)iOS的流行開源框架（MJRefresh、MJExtension）， 目前在國(guó)內(nèi)的使用率非常高。

李老師曾負(fù)責(zé)主導(dǎo)開發(fā)過(guò)裝飾ERP系統(tǒng)手機(jī)端、服裝連鎖管理系統(tǒng)手機(jī)及平板客戶端、自動(dòng)雞尾酒調(diào)酒機(jī)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)斗地主RPG、游戲 引擎等。曾以架構(gòu)師及技術(shù)總監(jiān)的角色幫客戶成功獲得多家風(fēng)投，并上了中央電視臺(tái)《給你一個(gè)億》節(jié)目。除了Android和iOS平臺(tái)，李老師也深入研究 HTML5、phoneGap、Sencha-Touch、Less、Bootstrap、AngularJS、NodeJS等前端利器。

2015年8月 CCTV發(fā)現(xiàn)之旅《華商論見》欄目特約嘉賓，受邀參加節(jié)目《互聯(lián)網(wǎng) 浪潮下的創(chuàng)業(yè)之道》，接受央視著名主持人水均益采 訪。2015年10月 曾受邀加入中國(guó)經(jīng)貿(mào)代表團(tuán)隨總理出訪韓國(guó)，參與總理訪韓午餐會(huì)以及中日韓工商峰會(huì)。2015年12月 榮獲中國(guó)經(jīng)濟(jì)新模 式創(chuàng)新與發(fā)展峰會(huì)“2015中國(guó)IT教育培訓(xùn)行業(yè)**具創(chuàng)新人物”獎(jiǎng)。

李老師不但具有豐富的軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，并且懂得如何把自己掌握的知識(shí)及技能傳授給他人，曾給多家企業(yè)提供Android/iOS技術(shù)培訓(xùn) 、技術(shù)支持、技術(shù)咨詢等服務(wù)。李老師的授課視頻深得學(xué)生們的喜愛，已培養(yǎng)出好幾千名iOS程序員。

Java到 什么程度才能就業(yè)？

多年Java開發(fā)從業(yè)者：首先，這個(gè)問(wèn)題主要問(wèn)：自學(xué)Java編程技術(shù)，如果才 能找到一份Java編程的工作。按照現(xiàn)在的招聘標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，無(wú)論你去哪個(gè)公司面試，你只需要滿足他們公司的需求就可以。

找到一份Java編程工作需要掌握的內(nèi)容如下 ：

首先是Javase作為Java**基本的學(xué)習(xí) 內(nèi)容，不在多說(shuō)。

然后是掌握Java的基本原理，因?yàn)樽鯦ava 編程開發(fā)必須學(xué)會(huì)Java，用到Java非常多，但是現(xiàn)在很多公司是不用去寫原生的Java，但是如果你想成為一個(gè)厲害的Java開發(fā)者，Java必須從理論到實(shí) 際操作中都要非常得心應(yīng)手。

現(xiàn)在公司是必須要求會(huì)用框架的，所以取代Java的就是jQuery，這是一個(gè)非 常簡(jiǎn)易的框架，學(xué)jQuery的時(shí)候你就會(huì)覺得它比Java好用的多。所以jQuery是你必須掌握的。

還有必須學(xué)一些框架，比如SpringMVC、Spring、Mybatis、Struts、Hibernate等等，這些就會(huì)難理解一些，但是公司是需要要求你會(huì)框架的，目前國(guó)內(nèi)的公司應(yīng)用SSH比 較多，建議至少學(xué)三個(gè)框架，這是找到工作的基本需求。

數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是Java工作者必須掌握的技能常用就是Mysql。

Javaweb的內(nèi)容還有html、css、jsp、Servlet等技術(shù)，這些都是現(xiàn)在找Java開發(fā)必須掌握的東西。

以上就是粗略的必須掌握的技術(shù)，如果你想找到一份Java開發(fā)的工作，上述 相關(guān)技術(shù)必須熟練掌握并且應(yīng)用到項(xiàng)目中。

互聯(lián)網(wǎng)類項(xiàng)目 項(xiàng)目一：CRM客戶管理系統(tǒng) 

互聯(lián)網(wǎng)類項(xiàng)目 項(xiàng)目一：CRM客戶管理系統(tǒng)

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

CRM項(xiàng)目主要是管理企業(yè)與客戶之間的關(guān)系。該項(xiàng)目主要實(shí)現(xiàn)功能：營(yíng)銷管 理、客戶管理、服務(wù)管理、統(tǒng)計(jì)報(bào)表、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、權(quán)限管理等。

技術(shù)特點(diǎn)

項(xiàng)目備戰(zhàn)（git、Maven、shiro）、Struts2（表現(xiàn)層MVC框架）、 Hibernate(數(shù)據(jù)層持久化框架)、Spring（業(yè)務(wù)邏輯IoC和AOP框架）、JBPM（工作流支持）、Junit（單元測(cè)試）、Jquery(JS框架)。

學(xué)習(xí)效果

**項(xiàng)目使學(xué)員熟悉軟件開發(fā)的整個(gè)流程（需求分析、設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試以 及部署與維護(hù)）；提升框架整合能力；成為具備一定的項(xiàng)目管理和架構(gòu)設(shè)計(jì)能力的中高級(jí)Java工程師。

Spark實(shí)例

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1、入門

object HelloSpark { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Simple application").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.addJar("C:\\Users\\asus\\IdeaPRojects\\HelloSpark\\target\\HelloSpark-1.0-SNAPSHOT.jar") val res = sc.textFile("D://info.log").map(line => { val f = line.split("\t") (f(1),1) }).reduceByKey(_ _).map(x => { val host = new URL(x._1).getHost (host,x._2) }).filter(_._1 == "java").sortBy(_._2,false).saveAsTextFile("D://out2") //println(res)D sc.stop() } }

2、Parallelize

object H{ def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val a = sc.parallelize(List(( "A",90,27 ),( "B",91,22 ),( "C",90,25 ))).sortBy(x => Girl(x._2,x._3),false).collect().toBuffer println(a) } } case class Girl(val a:Int,val b:Int) extends Ordered[Girl] with Serializable{ override def compare(that: Girl): Int = { if(this.a == that.a){ that.b - this.b } else { this.a - that.a } } }

3、Spark Streaming（Socket）

object SocketSparkStreaming{ val updateFunc = (iter: Iterator[(String, Seq[Int], Option[Int])]) => { //iter.flatMap(it=>Some(it._2.sum it._3.getOrElse(0)).map(x=>(it._1,x))) //iter.map{case(x,y,z)=>Some(y.sum z.getOrElse(0)).map(m=>(x, m))} iter.map(t => (t._1, t._2.sum t._3.getOrElse(0))) } def main(args: Array[String]): Unit = { LoggerLevels.setStreamingLogLevels() val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Streaming").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) sc.setCheckpointDir("d://ck") val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5)) val rdd = ssc.socketTextStream("192.168.1.101",8888) val res = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).updateStateByKey(updateFunc,new HashPartitioner(sc.defaultParallelism),true) res.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } }

4、Spark Streaming（Flume）

object FlumeSparkStreaming{ def main(args: Array[String]): Unit = { LoggerLevels.setStreamingLogLevels() val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Streaming").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) sc.setCheckpointDir("d://ck") val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5)) val address = Seq(new InetSocketAddress("192.168.1.101",8888)) val flumeStream = FlumeUtils.createPollingStream(ssc,address,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER) val Words = flumeStream.flatMap(x => new String(x.event.getBody.array()).split(" ")).map((_,1)) val result = words.reduceByKey(_ _) result.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } }

5、Kafka WordCount

object KafkaWordCount{ val updateFunc = (iter: Iterator[(String, Seq[Int], Option[Int])]) => { //iter.flatMap(it=>Some(it._2.sum it._3.getOrElse(0)).map(x=>(it._1,x))) //iter.map{case(x,y,z)=>Some(y.sum z.getOrElse(0)).map(m=>(x, m))} iter.map(t => (t._1, t._2.sum t._3.getOrElse(0))) } def main(args: Array[String]): Unit = { LoggerLevels.setStreamingLogLevels() val Array(zkQuorum,group,topics,numThreads) = args val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Streaming").setMaster("local[2]") val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5)) ssc.checkpoint("d://ckkafka") val topicMap = topics.split(",").map((_,numThreads.toInt)).toMap val result = KafkaUtils.createStream(ssc,zkQuorum,group,topicMap).map(_._2) .flatMap(_.split(" ")).map((_,1)) .updateStateByKey(updateFunc,new HashPartitioner( ssc.sparkContext.defaultParallelism),rememberPartitioner = true) result.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } }

6、窗口函數(shù)

object WindowFunc{ def main(args: Array[String]): Unit = { LoggerLevels.setStreamingLogLevels() val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Streaming").setMaster("local[2]") val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5)) ssc.checkpoint("d://ck") val lines = ssc.socketTextStream("192.168.1.101",8888) val result = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKeyAndWindow( (a:Int,b:Int) => (a b), Seconds(15), Seconds(5) ) result.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } }

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