我们都知道现在大数据很火，很多小伙伴也在跟容大老师咨询学习大数据的方法，比如说：大数据入门应该如何学习?
对于大数据的入门学习，基础不一样，起点就会不一样，今天先来说说，对于零基础的同学想要学习大数据的方式方法吧!很多人可能感到不可思议，零基础怎么可能学习大数据，没有编程基础怎么能入门呢?其实这个观点是很正确的，对于大数据的开发而言，是需要一定的编程基础的，所以我们的大数据入门级课程就落在了编程语言的学习。
现在一般的培训机构的大数据入门课程，都是从编程语言开始教授的，但请你一定要认清一个问题，编程语言只是大数据课程的一小部分，如果整个大数据的课程一大部分都是编程语言的教授，你就要小心了，这真的不是真正的大数据课程。还有一些“戏精”机构以html5、java、大数据可视化等擦边知识， 混淆真实大数据授课标准课程，蒙蔽学员，发现时才追悔莫及。我们总结以下假课，避免学员入坑。
不靠谱的大数据培训课程总结如下：
1、大数据偏html5
课程偏重html5、css、html、ajax、jquery、anglejs、js等内容讲解。
2、大数据偏java
课程偏重java、javaweb、spring、springmvc、mybatis、htcargo项目实战。
3、大数据偏大数据可视化
课程偏重photoshop、javascript及可视化工具，就职大数据运维工程师。薪资低、就业慢，岗位少。
4、大数据偏测试课程
课程偏重数据库管理系统(dbms)、vbscript脚本语言等。
靠谱的大数据培训课程如下：
靠谱的大数据培训课程，要让学生掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术。
其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括 hadoop 体系中的 hdfs， hbase 进行数据操作，mapreduce 进行数据开发，yarn 进行资源配置，hive 完成数据仓库，pig进行数据分析，以及 oozie，zookeeper，sqoop 和 flume 等模块。还有spark 生态体系的学习，及其 scala 基础和 sparksql 开发。
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去 HBase，Kylin on Parquet 性能表现如何？
如何找到Hive提交的SQL相对应的Yarn程序的applicationId
如何在 HBase Shell 命令行正常查看十六进制编码的中文？哈哈~
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