想学java看什么资料比较好？
如果是初学者，建议从读《Java语言程序设计》这本书开始，边读边敲代码，把里面的例子都自己练习一下，这本书是Java编程语言的经典教材，多年来一直畅销不衰，循序渐进地介绍了程序设计基础、解决问题的方法、面向对象程序设计、图形用户界面设计、异常处理、I/O和递归等基础内容。进阶篇则全面深入介绍了算法和数据结构、多线程、网络、国际化、高级GUI等内容。
有了一定基础，可以看《Java数据结构和算法》，这本书分15章深入浅出的介绍讲解了计算机编程中使用的数据结构和算法，包括基本概念、数组、简单排序、堆和队列、链表、递归、进阶排序、二叉树、红黑树、哈希表及图形等知识。
有了一定Java编程经验后，必须看一本书《Java编程思想》，这本书如果没有你没基础就看会觉得有点难懂，看起来也感觉枯燥乏味。但当你有了编程经验之后，回过头来看这本书，会觉得很有收获，会对你的编程思想有很大提升，在工作中也会经常迸发出来。
看这些书对学习Java编程远远不够，事实上很多人在学习过程中看书也很难看进去，如果想快速掌握基础用法，可以看Java学习相关视频，这样掌握得会快一些，当然不能只看不练，代码是敲出来的，看别人写看得再熟练也没用，必须亲自动手练习，调试，程序出了bug好好去排查到底是什么地方出了问题，什么原因，搞清楚是非常有必要的，便于查漏补缺，只有练多了，才能真正掌握Java，这是一门容易上手却不那么容易学好的编程语言，需要持之以恒的毅力，不断地练习巩固，才能学到精髓，进而在企业级应用开发中立于不败之地！
以上就是个人的一点粗浅看法，希望对你有用。
如果是零基础开始学习的话，还是建议看视频来学习的，更生动，也能记住，毕竟代码是跳跃性的。而且要一边学习一边动手敲代码，不敲记不住。基础也是很重要，找一份系统的入门经典教程。北京尚学堂java300集就很不错，很适合初学者，而且讲的很有意思，之前也是我们老师推荐的，学了之后感觉很有调理。后来了解到原来他家做了十几年了，高淇老师也是很厉害的。顺便可以了解下他们的学习路线，特别全面，我有朋友在提升的，很不错，值得推荐。
Java大数据要学一些什么内容？
这是一个非常好的问题，也是很多初学者比较关心的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，所谓的Java大数据通常指的是采用Java语言来完成一些大数据领域的开发任务，整体的学习内容涉及到三大块，其一是Java语言基础，其二是大数据平台基础，其三是场景开发基础。总体上来说，Java大数据的学习内容是比较多的，而且也具有一定的难度。
java语言基础部分的学习内容相对比较明确，由于Java语言本身的技术体系已经比较成熟了，所以学习过程也会相对比较顺利。对于初学者来说，建议围绕JavaWeb开发来制定学习计划，这样也会提升就业竞争力。JavaWeb开发不仅涉及到后端开发知识，还涉及到前端开发知识，整体的知识量还是比较大的，而且在学习的过程中，需要完成大量的实验。
大数据平台部分可以围绕Hadoop来展开，由于当前Hadoop生态已经比较健全了，所以这部分学习内容非常多，需要初学者有一个系统的学习过程。学习Hadoop的初期是完全可以自学的，当前Hadoop的案例也越来越丰富了，所以学习Hadoop也会有一个较好的学习体验。由于Hadoop对于实验场景有一定的要求，所以搭建实验环境是学习Hadoop的一个重要基础。
学习Java大数据一定离不开具体的场景，这里面的场景不仅指硬件场景（数据中心），还需要有行业场景支持，所以学习Java大数据通常都会选择一个行业作为切入点，比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。初学者在学习场景开发知识的过程中，并不建议完全采用自学的学习方式，可以考虑在实习岗位上来完成这个阶段的学习任务。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
2021大数据学习路线图：