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1、考研的方法如下：大数据专业语言主要以ja、python为主，课程知识点多，难度大，入职门槛高，建议年满20周岁，本科学历再学！大数据学习内容主要有：①JaSE核心技术；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；北大青鸟中博软件学院大数据课吃透一道错题，胜过做十道新题，错题所涉及到的知识点一定要记住，再找同类型的题反复做，有价值的永远是错题。

2、不要认为做错题浪费时间。

3、错题不断错才浪费时间。

4、把错题吃透，时间会节省很多。

5、堂实拍主要技术包括：html常用标签bai、CSS常见布局、样式、等、静态页面的设计制作方式等。

6、JaSE+JaWeb主要技术包括：ja基础语法、ja面向对象（类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等）、异常、、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)、JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式。

7、主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用（高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等）、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型）、SPARK高级编程（Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习）、SPARK高级应用（系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复）、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性前端框架主要技术包括：Ja、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Men、easyui。

8、企业级开发框架初识大数据主要技术包括：大数据前篇（什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等）、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应用）、Hadoop入门（Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、ja访问hadoop）、HDFS(、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Ja作MapReduce、程序运行、日志)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)主要技术包括：Hive入门（Hive、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制）、Hive Shell编程（建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图）、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、ja编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Ja作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成）、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)实时数据采集主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门（消息队列、应用场景、集群搭建）、KAFKA详解（分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试）、KAFKA高级使用（ja开发、主要配置、优化项目）、数据可视化（图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图）、STORM入门（设计思想、应用场景、处理过程、集群安装）、STROM开发（STROM MVN开发、编写STORM本地程序）、STORM进阶（ja开发、主要配置、优化项目）、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化SPARK数据分析。

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