学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习

一、看法大数据

大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，

数据来源广；

数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件等）；

数据量大（最少也是TB级别的、甚至可以是PB级别）；

数据增长速度快。

而针对以上新的特征需求思索很多成果：

例如，数据来源广，该如何采集汇总？采集汇总之后，又该存储呢？数据存储之后，该如何经过运算转化本钱人想要的结果呢？

关于这些成果，我们需求有相对应的知识处置。

二、大数据所需技艺要求

Python言语：编写一些脚本时会用到。

Scala言语：编写Spark顺序的最佳言语，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时义务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化义务执行管理，结果反省工具。

Allluxio，Kylin等：经过对存储的数据中止预处置，加快运算速度的工具。

必需掌握的技艺：

Java初级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、辅佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高阶技艺6条：

机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R言语、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

三、学习规划

每天需求有3个小时的学习时间，周末的时分需求10小时，假设做不到的话，只能是

第一阶段（基础阶段）

Linux学习

Linux操作系统引见与安装、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

Java 初级学习（《深化理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）

掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和静态代理、了解JMS。

Zookeeper学习

Zookeeper分布式协调效力引见、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

第二阶段（攻坚阶段）

Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python

第三阶段（辅佐工具工学习阶段）

Sqoop、Flume、Oozie、Hue这些工具的学习主要在CSDN，51CTO以及官网都可以学习。

总结

在技术行业里面，每天都会有新的东西出现，需求关注最新技术静态，不时学习。任何普通技术都是先学习实践，然后在实际中不时完善实践的进程。

假设你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程。

快速学习的才干、处置成果的才干、沟通才干在这个行业是真的非常重要的目的。

要擅长运用StackOverFlow和Google来帮助你学习进程遇到的成果。

坚实的Java技术作为基础支持，之后学习：Hadoop，大数据存储，大数据架构设计，大数据实时计算，大数据数据采集，大数据商业实战等。

技术人员就业方向：大数据系统研发人才，大数据应用开发人才和大数据分析人才。

想要在大数据这个领域汲取养分，让自己壮大成长。分享方向，行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群870097548，欢迎想学习，想转行的，进阶中你加入学习。