学习java编程语言，首先要学习的是基础语法，开启Java学习的第一步，当然就是深入掌握计算机基础、编程基础语法，面向对象，集合、IO流、线程、并发、异常及网络编程，这些我们称之为JavaSE基础。
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要具备一些基础的英语基础。学编程离不开与英语打交道。不少英语不好的同学就会担心了，自己的英语基础不好，是不是就学不好Java了。虽然代码里面都是英文字母，但是学起来真的不是很难。
Java基础知识：包括Java语言的基本语法、面向对象编程、异常处理、泛型、集合框架、输入输出等知识点。 数据库：需要学习SQL语言以及关系型数据库的设计与优化，掌握数据库连接池、事务等操作。
整理了千锋Java课程各个阶段需要学习的知识及能胜任的工作。第一阶段：Java基础 掌握基本语法、面向对象、常用类、正则、集合、Io流、多线程、Nio、网络编程、JDK新特性、函数式编程。
一个节点需要执行的命令 答：（1）hadoop job Clist 得到job的id，然后执行 hadoop job -kill jobId就可以杀死一个指定jobId的job工作了。
任务调度 a. 尽量选择空闲节点进行计算 b. 尽量把任务分配给InputSplit所在机器 数据预处理与InputSplit的大小 尽量处理少量的大数据；而不是大量的小数据。因此可以在处理前对数据进行一次预处理，将数据进行合并。
可以通过如下命令改变数据块大小：hadoop distcp -Ddfs.block.size=$[256*1024*1024] /path/to/inputdata /path/to/inputdata-with-largeblocks.执行完该命令就可以清除原来的文件了。
失败的任务排查成本高，需要对 Hadoop 整套系统非常熟悉。 用户的错误 SQL、以及需要优化的 SQL，大量具有共通性。人力维护成本高，但系统分析成本低。
Hadoop的核心机制是通过HDFS文件系统和MapReduce算法进行存储资源、内存和程序的有效利用与管理。
1、mapreduce程序是用java写的，写好传到linux系统里，使用hadoop相关命令运行就行了。
2、在Hadoop上运行MapReduce任务的标准做法是把代码打包到jar里面，上传到服务器，然后用命令行启动。如果你是从一个Java应用中想要启动一个MapReduce，那么这个方法真是又土又麻烦。
3、在编写MapReduce程序时，用户分别通过InputFormat和OutputFormat指定输入和输出格式，并定义Mapper和Reducer指定map阶段和reduce阶段的要做的工作。
4、分别对Map函数和Reduce函数进行测试，功能正确后，就可以在小规模集群上进行测试，测试成功后就可以在Hadoop集群上进行运行。这里先不介绍单元测试的知识，后面再专门介绍如何在Hadoop中使用MRUnit进行单元测试。
