部分：Java核心基础构建（JavaSE阶段）

作为大数据开发的底层支撑，JavaSE阶段重点培养学员的基础编码能力与面向对象思维。课程从Java技术发展脉络切入，依次讲解JDK环境搭建、基础语法（变量/数据类型/运算符）、流程控制结构、数组与方法等核心模块。

在面向对象编程模块，除了类与对象的基本操作，特别强化封装/继承/多态三大特性的实战应用，通过"学生管理系统"等案例理解this/super关键字、权限修饰符的使用场景。同时深入讲解String、集合框架（List/Set/Map）、异常处理等高频使用类库，为后续开发打下扎实基础。

值得关注的是，本阶段特别增加了版本控制工具Git的系统教学，涵盖本地仓库管理、远程协作、分支合并等全流程操作，帮助学员提前适应企业开发规范。

第二部分：Web开发能力进阶（JavaWeb阶段）

以"EasyMall电商项目"为贯穿案例，本阶段重点培养Web开发全流程能力。从前端基础（HTML/CSS/JavaScript）到后端交互（Servlet/JSP），从数据库操作（MySQL/JDBC）到服务器配置（Tomcat），逐步构建完整的Web开发知识体系。

课程特别强化MVC设计模式与三层架构的实践应用，通过项目重构理解过滤器、监听器等高级技术的使用场景。在项目实战环节，学员将独立完成商品展示、购物车管理、订单系统等核心模块开发，掌握从需求分析到代码实现的全流程开发能力。

第三部分：企业级框架实战（JavaEE框架阶段）

针对企业实际开发需求，本阶段聚焦Spring/SpringMVC/MyBatis三大主流框架的深度应用。通过"EasyMall项目重构"实战，学员将掌握依赖注入、AOP编程、SSM整合开发等核心技能。

课程同步引入Spring Boot技术，讲解如何通过自动配置简化开发流程，实现项目的快速搭建与部署。学员将完成从传统SSM架构到Spring Boot架构的项目迁移，深刻理解框架如何提升开发效率。

第四部分：大数据互联网架构实践

为应对高并发、高可用的互联网场景，本阶段重点讲解分布式架构相关技术。从Linux环境搭建到云平台（如阿里云）的使用，从Redis缓存、Mycat分库分表到RabbitMQ消息队列，逐步构建分布式系统设计能力。

课程特别加入ElasticSearch搜索引擎整合、Nginx负载均衡等实战内容，通过"EasyMall高并发优化"项目，学员将掌握如何通过分布式技术解决实际业务中的性能瓶颈。最后引入Spring Cloud微服务架构，学习服务注册/发现、配置中心、网关等核心组件的应用。

第五部分：大数据框架与算法实战

作为课程的核心进阶模块，本阶段系统讲解Hadoop/Spark/Storm等大数据处理框架。从HDFS文件存储、MapReduce计算模型到Hive数据仓库、HBase列式存储，学员将掌握海量数据的存储与计算技术。

在实时计算领域，课程涵盖Kafka消息中间件、Storm实时处理框架与Spark Streaming技术，通过"网站流量实时分析"项目掌握实时数据处理全流程。同时引入Scala/Python等大数据常用语言，结合数据可视化工具（如Tableau），培养从数据采集、处理到可视化的完整数据链路能力。

值得强调的是，本阶段特别增加了机器学习基础内容，包括统计学原理、常见算法模型（决策树/SVM/聚类分析等）及推荐系统开发，帮助学员向"大数据+AI"复合型人才转型。