今天终于等到了大数据面试通过的邮件，想起半年前迷茫的自己，到如今收获了一张属于自己的大数据HCIE认证证书，不禁感慨万千。
我是一名在校研究生，研究方向是大数据分析。
一开始自学相关知识，觉得一头雾水，不知从何下手。
大数据分析技术需要依赖的基础知识太多，自己也不知道如何去学习，如何去使用。
于是，我问了我的研究生导师，导师让我自己看论文，自己去调研去发掘。
但是经过一段时间的论文研究发现，这对新手而言，简直是天方夜谭，毕竟什么都不会，论文的字符在那时候的我眼里简直是鬼画符一样的存在。
之后我就选择看书，但是书本的局限性太大，尤其是使用Hadoop组件版本时，有的书版本很旧，有的书太深奥，又陷入了什么都看不懂的境地。
那时候真的是感觉到了深深的绝望，甚至怀疑当时研究生的方向是否选错了。
直到去年1月份我在网上看到了华为大数据认证的发布，然后又多方打听大数据的培训机构，后来联系到了誉天的周娜老师，老师给我发了一份誉天教学的大数据大纲。
当我通读完大纲之后才知道，原来想要学习大数据是多么的难，因为除了Hadoop，还需要Linux，数据库，算法的基础，不光光只是单纯的Hadoop。
于是，我毫不犹豫，就开始报名学习HCIE-Big Data。
当时正好是大数据第一批开班，我通过一个寒假的时间，跟着邹老师的视频，把Linux基础打牢。
之后发现Linux确实很重要，因为开学看到一个研究生同学竟然在为配置环境变量而发愁的时候，心里就暗暗窃喜，这个方面对于学了Linux之后的我来说简直不要太容易。
有了Linux基础之后，我就可以随心所欲的搭建Hadoop的环境了，誉天老师们写的文档也非常的全面。
Hadoop的环境搭建对于初学者而言是非常复杂的，但是通过学习，我能够在很短的时间内搭建Hadoop的分布式集群，相比于我的那些用伪分布式做实验的同学，我信心猛增。
接下来是算法的学习，算法其实学校也有开过课，通过高老师和自己学校的课互相学习，加上自己对算法也比较感兴趣，钻研的比较深，所以算法学习并不痛苦。
并且华为的教材中，把数据预处理等基础知识做了一个汇总，比单独自己看书要简单很多。
对于Hadoop学习，我的建议是一定要听课，并且课后自己再多看几遍PPT，徐老师会在课后发资料给同学，这些资料都是徐老师精心挑选的，省的自己花时间去网上找，其实面试的知识点，课上都会讲，如果学的时候就看懂，那么备考面试会非常轻松。
Libra学习，老师会让我们结合产品文档和PPT学习，光看PPT还是不够的，必须要结合产品文档去看。
Libra的重点除了要懂得基本的组件含义及部署，更重要的是要知道为什么要这么做，毕竟是可以做成商用，所以更多的是对安全，稳定性考虑，在安全，稳定，优化方面要尽可能的拓展。
系统学习一遍之后，回过头来再去看最初研究生导师让我钻研的论文，突然发现自己像被打通了任督二脉，那些论文书籍不再是鬼画符。
里面基本的理论都可以看懂理解，深奥一些的自己多思考，多研究也会跟快通透。
之后终于觉得，当初选择了时下最火的大数据分析不是自己一时的跟风，也要感谢誉天的老师们能让我突破这个魔障！
备考实验考试时，誉天会提供非常好的实验环境，实验做熟，考试是没有问题的。
在这里我非常感谢孙亚萍老师，孙老师答疑非常的给力。
我在备考实验的时候，父亲突然生病住院，我只有每天在医院里一边照顾父亲一边备考，每次做实验还要时不时看看父亲水有没有挂好，是否需要喊护士来换水。
那段时间，我的情绪非常低落，孙老师不但不厌其烦地答疑，还时不时的鼓励我。
我记得有次快晚上11点了，孙老师还给我答疑，我都不好意思了，即使有时候晚上孙老师休息了，也能在第二天立马给我回复，真的非常感动。
备考面试时，徐老师和高老师给了我极大的帮助，经常安排模拟面试。
尤其是Libra部分，我4月份学习的，备考的时候已经是8月份了，很多都忘了，自己也越来越慌，后来徐老师特地安排了两次模拟面试。
第一次帮我梳理了整个Libra，让我心里有了一个底，自己也不那么慌了。
在第二次模拟面试的时候，我答问题的感觉就不一样了，非常的流利。
对于算法和Hadoop，高老师也给我做了很多面试。
那段时间父亲身体才好，奶奶突然生病上医院了，对我又是一个很大的打击，晚上我都要给奶奶去医院送晚饭，大概八九点才回到家，高老师每次都是9点之后给我们做模拟面试，有时候做的晚，都12点左右才结束。
总之，面试那段时间，高老师和徐老师牺牲了他们的宝贵的休息时间，给我们做模拟面试，我真的非常感动。
最后，我还是要感谢我的班主任张秦。
每次我缺什么材料，遇到什么问题，我都是找她，班班也总能在第一时间给我解决，平时心里发闷，也可以找班班聊天。
我记得我面试前一天，非常的焦躁，班主任也能够以开玩笑的方式，给我打打气。
就如高老师所说的，其实证书并不重要，更重要的是获得这个证书的过程，因为备战HCIE真的能够让自己更加的坚强，更加的勇敢。
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