随着这些年大数据技术的不断成熟和进步，现在越来越多的人渴望自己能够进入到这一行业中，如果我们想要进入到大数据行业中，参加专业的学习是必不可少的，专业的学习能够帮助我们打好基础的同时系统的学习大数据技术的相关技术点，今天就给大家介绍参加大数据培训课程主要学习的知识点有哪些?
1.大数据和Java学习的区别
通过南京课工场教研团队发现，很多同类培训机构所谓的“大数据”课程，85%基本讲的都是JAVA/PHP数据或数据库学习(大数据课程含量不超过15%)，但真实大数据是hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等。这就是很多人学完所谓的大数据课程后依旧无法找到工作的主要原因，所以我们参加培训前一定要多关注下课程体系。
2.大数据基础知识点
大数据基础包括面向对象、重合 Socket编程、多线程、反射、动态代理、JDBC、Servlet、JSP、 MySQL、SQL语句操作以及Java开发管理系统实战 ;Hadoop生态技术实战包括： hadoop集群搭建及架构原理、 Hdfs、 MapReduce、Yarn、 Hive、 HBase、 Zookeeper、Flume、Azkaban、Sqoop等周边技术、Hadoop企业级项目实训;
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3.深入学习大数据知识点
Storm实时流计算实战包括：Storm集群搭建及组件介绍、 Topology程序开发及其原理、Storm任务提交流程及内部通信原理、分布式消息队列Kafka的使用及开发、缓存数据库Redis的使用及开发、Storm企业及项目实战;Spark生态技术实战，包括：Spark环境搭建、基础原理及运行架构、 Scala、Python程序开发、Spark编程模型及程序设计、Spark、SQL与DataFrame技术、Spark Streaming深入解析、 使用SparkMLlib与机器学习算法进行数据挖掘、 大数据可视化的展现、 Spark企业及项目实战
以上就是对于大数据知识点的介绍，所以可能随着大数据技能的不断进步，课程内容会发生一定的改变，但是这些大数据开发中应用到的技能还是必不可少要学习的，所以大家在学习前一定要先关注这些知识点才能大大提高学习的效率。
