大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于sparknotes的问题，于是小编就整理了2个相关介绍sparknotes的解答，让我们一起看看吧。
如何进入sparknotes网页版
要进入SparkNotes的网页版并回答问题，可以按照以下步骤进行操作：
打开一个网页浏览器，如谷歌浏览器、火狐浏览器或Safari等。
在地址栏中输入SparkNotes的网址，按回车键进入SparkNotes的网页版。
在SparkNotes的网页版中，找到你想回答的问题。
在回答框中输入你的答案，确保答案不少于120字。
提交答案并等待审核。
通过以上步骤，你就可以成功进入SparkNotes的网页版并回答问题了。请注意，每个网站的规定可能会有所不同，因此你需要遵循SparkNotes的具体规定和指导来回答问题。
没有计算机基础应该如何学习大数据知识？
学习程序开发可以多浏览一些开源平台上面的项目，博客，问答等。比较著名的平台如github, stackoverflow等。
在 github 上搜索 big data,就会出现相关的项目，有一个大数据入门指南的项目挺不错的，你可以参照着学习。地址：，如果访问被限制，可以点赞，评论。
如下是摘自项目中的图解，和章节导航。
附：项目的相关知识点如下
✒️ 前 言
大数据学习路线
大数据技术栈思维导图
大数据常用软件安装指南
一、Hadoop
分布式文件存储系统 —— HDFS
分布式计算框架 —— MapReduce
集群***管理器 —— YARN
Hadoop 单机伪集群环境搭建
Hadoop 集群环境搭建
HDFS 常用 Shell 命令
HDFS J***a API 的使用
基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群
二、Hive
Hive 简介及核心概念
Linux 环境下 Hive 的安装部署
Hive CLI 和 Beeline 命令行的基本使用
Hive 常用 DDL 操作
Hive 分区表和分桶表
Hive 视图和索引
Hive 常用 DML 操作
Hive 数据查询详解
三、Spark
Spark Core :
Spark 简介
Spark 开发环境搭建
弹性式数据集 RDD
RDD 常用算子详解
Spark 运行模式与作业提交
Spark 累加器与广播变量
基于 Zookeeper 搭建 Spark 高可用集群
Spark SQL :
DateFrame 和 DataSet
Structured API 的基本使用
Spark SQL 外部数据源
Spark SQL 常用聚合函数
Spark SQL JOIN 操作
Spark Streaming ：
Spark Streaming 简介
Spark Streaming 基本操作
Spark Streaming 整合 Flume
Spark Streaming 整合 Kafka
四、Storm
Storm 和流处理简介
Storm 核心概念详解
Storm 单机环境搭建
Storm 集群环境搭建
Storm 编程模型详解
Storm 项目三种打包方式对***析
Storm 集成 Redis 详解
Storm 集成 HDFS/HBase
Storm 集成 Kafka
五、Flink
Flink 核心概念综述
Flink 开发环境搭建
Flink Data Source
Flink Data Transformation
Flink Data Sink
Flink 窗口模型
Flink 状态管理与检查点机制
Flink Standalone 集群部署
六、HBase
Hbase 简介
HBase 系统架构及数据结构
HBase 基本环境搭建 (Standalone /pseudo-distributed mode)
HBase 集群环境搭建
HBase 常用 Shell 命令
HBase J***a API
HBase 过滤器详解
HBase 协处理器详解
HBase 容灾与备份
HBase的 SQL 中间层 —— Phoenix
Spring/Spring Boot 整合 Mybatis + Phoenix
七、Kafka
Kafka 简介
基于 Zookeeper 搭建 Kafka 高可用集群
Kafka 生产者详解
Kafka 消费者详解
深入理解 Kafka 副本机制
八、Zookeeper
Zookeeper 简介及核心概念
Zookeeper 单机环境和集群环境搭建
Zookeeper 常用 Shell 命令
Zookeeper J***a 客户端 —— Apache Curator
Zookeeper ACL 权限控制
九、Flume
Flume 简介及基本使用
Linux 环境下 Flume 的安装部署
Flume 整合 Kafka
十、Sqoop
Sqoop 简介与安装
Sqoop 的基本使用
十一、Azkaban
Azkaban 简介
Azkaban3.x 编译及部署
Azkaban Flow 1.0 的使用
Azkaban Flow 2.0 的使用
十二、Scala
Scala 简介及开发环境配置
基本数据类型和运算符
流程控制语句
数组 —— Array
***类型综述
常用***类型之 —— List & Set
常用***类型之 —— Map & Tuple
类和对象
继承和特质
函数 & 闭包 & 柯里化
模式匹配
类型参数
隐式转换和隐式参数
十三、公共内容
大数据应用常用打包方式
📑 后 记
资料分享与开发工具推荐
目前大数据相关岗位较多:有数据分析师，爬虫工程师，数据挖掘工程师，大数据系统架构等，看你想从事什么岗位。个人认为技术门槛比较低的是数据分析师。你可以学Excel，Python pandas、matplotlib、SQL等
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
到此，以上就是小编对于sparknotes的问题就介绍到这了，希望介绍关于sparknotes的2点解答对大家有用。
