程序员大数据考研主要考察以下几个方面的内容：
大数据处理框架
考生需要了解大数据处理的基本概念和常用的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，了解其原理和使用方法。
分布式计算
考生需要了解分布式计算的基本原理和常用的分布式计算模型，如MapReduce模型、Spark的RDD等，了解其特点、使用方法和性能优化技巧。
数据挖掘与机器学习
考生需要了解数据挖掘和机器学习的基本概念和常用算法，如聚类、分类、回归等，了解其原理、使用方法和应用场景。
数据库技术
考生需要了解数据库的基本概念和常用数据库技术，如关系数据库、NoSQL数据库等，了解其原理、使用方法和性能优化技巧。
编程语言和工具
考生需要熟悉常用的编程语言和工具，如Java、Python等，了解其语法、特性和常用库的使用方法。
数学
数学是大数据专业考研的重点科目，主要包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等内容。这些数学知识是大数据处理与分析的基础，对于理解数据背后的规律和模式至关重要。
英语
英语作为国际通用语言，在大数据领域的学习与研究中占据重要地位。大数据考研的英语科目通常要求考生具备较好的英语阅读、翻译和写作能力，以便能够顺畅地阅读英文文献、参与国际学术交流。
数据结构与算法
考生需要掌握各种数据结构和算法，以便能够高效地存储和处理数据。
操作系统原理
考生需要了解操作系统的基本原理，以便更好地理解大数据处理过程中涉及的各种系统资源管理问题。
计算机网络
考生需要了解计算机网络的基本原理，以便更好地理解大数据处理中的数据传输和通信问题。
其他相关课程
根据不同学校和专业的课程设置，还可能包括数据可视化、自然语言处理、图像识别、推荐系统、分布式计算等课程。
建议考生在备考过程中，系统掌握上述各个方面的知识，并进行充分的练习和实际操作，以提高自己的综合素质和问题解决能力。