jdbc连接数据库步骤idea？什么是数据库

这篇文章给大家聊聊关于jdbc连接数据库步骤idea，以及什么是数据库对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

如何从零开始、系统地学习大数据

阶段一JavaSE基础核心

1深入理解Java面向对象思想

2掌握开发中常用基础API

3熟练使用集合框架、IO流、异常

4能够基于JDK8开发

5熟练使用MySQL，掌握SQL语法

阶段二Hadoop生态体系架构

1Linux系统的安装和操作

2熟练掌握Shell脚本语法

3Idea、Maven等开发工具的使用

4Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用

5Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优

6Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应用

7Flume的架构原理、组件自定义、监控搭建，熟练使用Flume开发实战需求

8Azkaban的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行

9Kafka的安装部署以及框架原理，重点掌握Kafka的分区分配策略、一致性保证等，熟练掌握低级API、高级API的使用

10统筹Hadoop生态下的Hadoop、Flume、Zookeeper、Kafka、Sqoop等诸多框架，搭建数据采集系统，熟练掌握框架结构和企业级调优手段

阶段三Spark生态体系架构

1Scala语言的基础入门、数据结构讲解、面向对象、函数式编程、模式匹配、高级类型、隐式转换等重点内容的掌握使用

2Spark的入门安装部署、SparkCore部分的基本API使用熟练、编程进阶、自定义累加器和广播变量的使用和原理掌握、SparkSQL的编程掌握和如何自定义函数、SparkSreaming的应用解析、Spark的内核源码详解（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优策略。

3HBase的部署使用、原理架构讲解与企业级优化

4最新的大型离线数仓项目，对电商常见及疑难指标的熟练掌握，完全自主搭建整个数仓架构

5Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握

6熟练掌握实时分析项目的架构及需求处理思路

阶段四Flink生态体系架构

1熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、WindowAPI、状态函数、FlinkSQL、FlinkCEP复杂事件处理等

2使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标

3开发工具Git&GitHub的熟练使用

4ElasticSearch的入门安装部署及使用

阶段五项目实战阶段

1熟练掌握在线教育从0到1搭建大数据处理系统，了解大数据从业人员的真实工作流程

2以在线教育为背景，搭建实时数仓处理系统，独立完成项目搭建和需求实现

3采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案。

4可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等

5可选掌握用户画像项目，使用数字化标签描述用户个性特征、勾画目标用户

学编程没有什么捷径，就是要多看别人的代码，多敲自己的代码。多思考为什么要这样，培养编程思维。

每天有效学习时长要有6个小时这样，1-2小时的笔记时间，敲代码的时长2-3小时。

编程一定要代码量上去！！！

因为很多都是一学就会，一敲就废。

俗话说，键盘敲烂月薪过万；键盘落灰狗屎一堆。

建议按着学习路线去学习，基本这种都是针对企业的招聘来安排的课程。

你要针对性的去学习，不要一口吃个大胖子，学习是个循循渐进地过程。

B站全网最全大数据学习路线：

https://www.bilibili.com/read/cv5213600?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.7

如果程序员没有IDEA和Eclipse会怎么样

如果程序员没有IDEA和Eclipse会怎么样？一般而言，肯定会有新的IDE去代替其现有的功能，这基本上是毋庸置疑的。但作为专业出身的Java程序员而言，从学生时代就接触Java，使用MyEclipse作为Java语音的开发工具，学习Java基础和J2EE，古老的J2EE13种主要技术规范都学习过，JDBC、EJB、JSP等相信搞Java的都耳熟能详。

而工作之后，这些概念基本上都听不到了，取而代之的是SpringMVC+Dubbo的分布式架构，JSP偶尔也会遇到，但更多的时候会被Thymeleaf给替换掉。而开发工具也由MyEclipse换成了开源免费的eclipse，环境容易配置，使用简单，基本上网上随便搜搜就可以上手。而Myeclipse最开始是作为eclipse插件的身份被推广的，但是后来MyEclipse功能越来越大，所以它便以独立的软件姿态出现，脱离eclipse独立存在。从开发时间来说，eclipse比Myeclipse更早被开发，因此单就软件功能稳定性来说，大多数人还是会选择eclipse，这也是我所在第一个团队选择eclipse的主要原因吧。同时，Myeclipse更适合开发老手，它的插件功能更完善，更快捷，更方便；eclipse更适合开发新手，这类人不需要太多插件，而且免费使用的便利更利于新手学习运用。对于这个，就仁者见仁智者见智了。

而我北漂之后，进入新的团队，大家都在用IDEA，为保持和团队的开发工具一致，我也由eclipse转IDEA，虽然使用IDEA两三年了，我自己也只把其作为一个编码工具，没有过多的了解其产品特点和便利的地方，只要编写的代码能够正常运行，基本上就不会去探究了，其和eclipse的各自特性也很难总结。网上也搜了一下各自的对比，都是和个人习惯相关，习惯了使用IDEA应该就感觉IDEA好用，反之也适用。总之，和团队研发工具的主流保持一致，总没有错的。

而除此之外，随着springboot技术的发展，Spring定制款的eclipse也是一个使用较为广泛的IDE，即：springtoolsuit。这个也可以再适当的时候学习使用。

作者：夕阳雨晴，欢迎关注我的头条号：偶尔美文，主流Java，为你讲述不一样的码农生活。

学习大数据需要什么基础

大数据本身是没有太多直观的内容，大部分讲4个V或者5个V。你需要拥有什么技能，并没有直观的理解。但是大数据的分析就比较直观，常见的场景包括实时数据流处理、数据批处理，数据生态产品的互通，所以需要掌握的技能：

一个分布式存储底座，如HDFS一个支持SQL的实时数据引擎，HBase或者Cassandra一个流处理技术引擎Flink一个批处理引擎Spark、EMR数据互通的工具DTS，如对象存储之间的数据传输Distcp，各个组件的连接器sqoop等一个离线数仓分享套件Hive，以及加速查询的索引构建工具clickhouse其他辅助在线存储，分布式KV、对象存储等

大数据生态的产品比较多，目前根据实际的业务场景会有现成的套件，比如Lambda架构

AWS的lambda架构

idea remote 连接被拒绝

1.查看写的代码，端口号，用户，密码，连接的数据库是否正确

2.mysql和驱动包版本是否一致，如果mysql是8.0的版本，进行驱动时，需要加上cj，即Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");

3.尝试清理缓存，idea中项目缓存和浏览器缓存都尝试清理一下

4.查看电脑的mysql服务是否启动

5.在生成的classes文件夹下，查看生成的class文件是否与编辑的class文件一致（本人就是这种情况，生成的class文件与原来文件不一致）。

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