慕***4

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开始学习spark，听得时候觉得不好理解，听多了就入门了，买了老师的两节课，很有连贯性，还缺个scala课程，估计这都学完了，才完整，课程知识算入门，以后需要自己摸索学习，但老师风格个人比较喜欢，尤其是看官网，挺不错的，期待以后有时间多学学，长知识，有动力

讲师回复: 感谢对我课程的支持。因为我自己初学spark的时候就是通过官网和源码入手的，现在是把我的一些经验教给大家，事实上市面上的书或者资料等等，只有官网和源码是权威的。希望您也能这样坚持下去，就算出现一个新的框架也没啥怕的！！！做到举一反三

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Mr_Tony

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从入门大数据到Scala课程、Spark-SQL一路学过来，老师逻辑清楚，总结的内容非常好。技术原理很好的结合了实际开发经验，通俗易懂。老师的一系列课程都入手了，很成体系，对于技术来说是一个很好的提升。希望老师以后多来分享些实际开发中的技术和知识。非常期待老师后续课程！

讲师回复: 感谢一如既然的支持本人的课程，希望能带给你们一些更好的课程，比如Flink、面试题课程等，正在路上!!!!!!

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BaconNUDT

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这老师，绝了！！讲得特别清楚，最重要的一点是什么，老师带着大家一起读源码、读文档，让大家不在对这些感到陌生。老师讲课也挺有意思的，value丝、table丝，各种丝~，期待老师出streaming和ML的课程。

讲师回复: 哈哈哈哈，用些了“丝”，让大家印象更加深刻，谢谢对本课程的支持，后续我还会不断的推出新的大数据课程，敬请期待!!

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10-02 06:19:38

lp_bigData

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已经看完了“10小时入门大数据”和SparkSQL,这两门课，老师讲的通俗易懂，我就想问一句，Spark Streaming能不能打折! ！；). 开个玩笑。在企业应用的场景下，我非常想了解下和其他周边软件的使用场景和架构，如ES，Redis等。因为我是从Java转学大数据，很希望能通过您的项目找到真正的大数据企业级应用的感觉和领悟您在实践中的精髓，在听的时候我个人很喜欢您多唠叨唠叨项目中碰到的实际问题，少走弯路。

讲师回复: 哈哈哈，感谢小伙伴的支持以及评价，你提的意见很好，我在后续的课程中会采纳你的意见。你可以加群，对于你的想法可以多多和我沟通

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05-09 17:46:33

路过丶青春

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首先肯定老师的基础非常扎实，实战操作流畅，逻辑清晰。建议的话是类似的内容可以不用重复的分节讲解，因为都差不多，自己多点操作可能效果更好，希望讲解更多关于优化和深入应用方面的知识

讲师回复: 感谢对本课程的支持，后续会有更深入的课程讲解优化的内容

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12-25 11:26:05

十里桃花舞丶

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老师讲的真的很棒~跟着老师已经听了3门课了（突然想起来忘了评价这一门了。。），想问老师一个很重要的问题，那就是什么时候出大数据面试的课程呀，已经准备好下手抢购了~！

讲师回复: 哈哈哈，感谢对慕课网以及本人课程的支持。面试课程别捉急，已经在筹划过程中了

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12-13 12:37:45

A***4

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老师讲的非常非常好！！目前毕业一年多，在做运维，希望转向大数据方向；从开发的集群环境到代码都是一步步自己搭建和研究，受益匪浅。尤其是代码方面还需要提升，现在只有J2SE的基础，还要跟老师多多学习。同时希望老师能多出点课程，绝对支持。

讲师回复: 感谢支持，做大数据的话其实有J2SE也就差不多了，后续还有课程的，希望多多捧场。

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11-28 18:42:06

Kinghey

好评

老师讲的真的很好，能让我对基础知识有更深入的了解了，但不确定知识深度怎么样，掌握了这些能否应付一份大数据工程师工作的面试呢？这些知识在工作实战中是否足够？

讲师回复: 首先，不管什么框架，都得先把基础打牢了，那么后续的项目也就水到渠成了，我们讲的就是企业中的使用的东西，在工作中还需要考虑的是一些高可用方面的以及各个环节整合使用时的一些指标监控问题，比如数据是否丢失等，希望小伙伴们也能搞自己先考虑这方面的东西，后续我们再做此类问题方面的分享

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11-28 16:10:43

Anaxagoras

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没有使用老师给的环境，自己一步一步搭起来实现所有的代码，linux基础得到了提升，大数据的知识也有了基本的认识。老师讲课思路非常清晰，课程分割的也相当不错，唯一的不足感觉就是相对偏简单了。已经继续购买了Spark Streaming，但从内容难度上说好像提升不大，希望老师能加深点难度，学到更多的干货。

讲师回复: 能自己做出来就是很不错的了，你的建议很好，后续我们会做更深入方面的课程，讲一些真实环境的优化问题

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10-09 17:18:31

steven泽帆

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在国庆期间抽空学习了老师两门课，对大数据入门还是非常赞的，有个问题顺便问下老师，如果对一个没有历史包袱的公司，要做大数据，是不是直接上spark就好了，hive, hbase是不是用得比较少了，或者说，未来会慢慢被spark取代

讲师回复: 感谢对慕课网以及本人课程的支持！如果没有历史遗留问题的，直接上Spark是可以的，上了spark那么hive相对来说就用的少一些，但是HBase不能一定说少，因为HBase的相当于是数据库，而Spark是分布式计算框架，两者是没有必然联系的。学习任何一个框架之前，一定要了解该框架的职责。不能说谁慢慢被谁取代，只能说是对现有框架的一个补充。

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