隨著這些年大數據技術的不斷成熟和進步，現在越來越多的人渴望自己能夠進入到這一行業中，如果我們想要進入到大數據行業中，參加專業的學習是必不可少的，專業的學習能夠幫助我們打好基礎的同時系統的學習大數據技術的相關技術點，今天就給大家介紹參加大數據培訓課程主要學習的知識點有哪些?
1.大數據和Java學習的區別
通過南京課工場教研團隊發現，很多同類培訓機構所謂的“大數據”課程，85%基本講的都是JAVA/PHP數據或數據庫學習(大數據課程含量不超過15%)，但真實大數據是hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、Docker容器引擎、ElasticSearch、并發編程等。這就是很多人學完所謂的大數據課程后依舊無法找到工作的主要原因，所以我們參加培訓前一定要多關注下課程體系。
2.大數據基礎知識點
大數據基礎包括面向對象、重合 Socket編程、多線程、反射、動態代理、JDBC、Servlet、JSP、 MySQL、SQL語句操作以及Java開發管理系統實戰 ;Hadoop生態技術實戰包括： hadoop集群搭建及架構原理、 Hdfs、 MapReduce、Yarn、 Hive、 HBase、 Zookeeper、Flume、Azkaban、Sqoop等周邊技術、Hadoop企業級項目實訓;
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3.深入學習大數據知識點
Storm實時流計算實戰包括：Storm集群搭建及組件介紹、 Topology程序開發及其原理、Storm任務提交流程及內部通信原理、分布式消息隊列Kafka的使用及開發、緩存數據庫Redis的使用及開發、Storm企業及項目實戰;Spark生態技術實戰，包括：Spark環境搭建、基礎原理及運行架構、 Scala、Python程序開發、Spark編程模型及程序設計、Spark、SQL與DataFrame技術、Spark Streaming深入解析、 使用SparkMLlib與機器學習算法進行數據挖掘、 大數據可視化的展現、 Spark企業及項目實戰
以上就是對于大數據知識點的介紹，所以可能隨著大數據技能的不斷進步，課程內容會發生一定的改變，但是這些大數據開發中應用到的技能還是必不可少要學習的，所以大家在學習前一定要先關注這些知識點才能大大提高學習的效率。
