大数据技术考试考什么

大数据技术考试内容主要涵盖理论基础、核心框架、实践技能及应用领域，具体可分为以下五类：

一、核心理论基础

大数据定义与特征 ：体量大、种类多、速度快、价值高

生态系统组成 ：Hadoop、Spark、数据库（如Hbase、Cassandra）、数据仓库/数据湖

二、核心处理框架

Hadoop生态系统 ：HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（批处理）、YARN（资源管理）

Spark生态系统 ：Spark Core（核心引擎）、Spark SQL（SQL处理）、Spark MLlib（机器学习库）

三、数据存储与管理

分布式存储 ：HDFS、GFS

数据库技术 ：关系型数据库（MySQL）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）

数据仓库/数据湖 ：构建与优化策略

四、数据处理与分析

数据处理技术 ：MapReduce、Spark（批处理/流处理）

数据挖掘与机器学习 ：聚类、分类、回归分析、深度学习

工具与技术 ：Python（Pandas、Scikit-learn）、R、Tableau、D3.js

五、安全与实践应用

数据安全 ：加密、身份认证、隐私保护

行业应用 ：金融、医疗、零售（欺诈检测、推荐系统、预测分析）

补充说明

公共课 ：英语、数学（高等数学、线性代数、概率论）

实践能力 ：需通过搭建Hadoop集群、分析数据集等实操考核

建议考生结合权威教材（如《大数据技术实战》）系统学习，并通过实际项目巩固理论。