先上一张大数据技术学习的必备技能图：

入门学习需要掌握的基本技能：

1、Java

2、Linux命令

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，具体可以按照如下体系：

第一阶段

CORE JAVA （加**的需重点熟练掌握，其他掌握）

Java基础**

数据类型，运算符、循环，算法，顺序结构程序设计，程序结构，数组及多维数组

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来一下。

大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。

由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。

不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：

第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。

谢请！大数据包括大数据开发、大数据分析挖掘、数据工程师(大数据运维)几个方向,不过在企业经常会职能交叉。学习内容：Linux基础-->Python/Java/Scala编程语言选择一种-->MySQL/Oracle数据库-->Hadoop及其套件-->Hive数据仓库-->Spark开发，包括流开发-->Storm/Flink实时处理......

1） 简单点评：

发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚毕业的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，

2）发展前景：

大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。

想要学好大数据需掌握以下技术：

1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

我有幸做了七八年的大数据吧，从技术角度谈谈自己的看法，大数据都有哪个领域，都需要学习什么技术。

第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。当然还有其他的存储，比如kudu，hbase等，都是适合不同领域的存储。

第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。

第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。

第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。

　　纵观近几年的互联网发展趋势，看到大数据被炒得火热，也想要涉足大数据领域，学习一些大数据技术。技术很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成为的大数据技术人才，就必须要经历学习技术的枯燥乏味的过程。

　　首先你需要先认识到一个问题，想要涉足大数据领域，肯定是有一定难度的，但有句话说的好“当你感觉特别累的时候，也就是说明你在走上坡路”。虽然困难，但只要你想学习，万事皆有可能。

　 要找准自己的定位，先了解自己的实力，然后从容应对以后的学习途径。对于大数据技术自己是真的喜欢吗?面对冗杂的代码，复杂的数据，自己是否能奈的住性子一直坚持下去?自己之前接触过大数据技术吗?之前接触过编程知识吗?是否已经熟练掌握了一门编程语言?

　 现实中就业危机的问题依然严峻，紧绷的神经时刻提醒着要不断的提升自己。学习的越多，越能够感受到知识海洋的浩瀚。相比于将大量零碎的技术名词缩写塞进昏沉的大脑，手指无意识地敲出几行代码，培养以计算机思维解决问题才是更重要的。

前言

要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。

我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。

下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。
因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。
涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。

编程语言阶段学习

  如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。
  JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。
  还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。
  如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。
  JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。
  JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。

===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============

大数据作为当下互联网编程语言培训热门明星学科，大数据培训需要学习的内容很多，培训学习除了会有大数据技术知识的学习，同时还会在学习的过程中阶段性的插入一些相关企业项目进行实操学习，大数据主要的学习内容为：

1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。

2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

3、实训项目：一般包括JAVA项目，大数据项目，企业大数据平台等，大数据企业的商业项目直接为学员所用，一线大牛工程师亲自指导实战开发，业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战。

另外，在选择大数据培训机构时，要选择专业做大数据的，还要考虑机构的课程设置、讲师团队、硬件设施、实训项目等多方面条件。

数据收集、数据处理、数据建模、数据分析、数据运算、数据应用、数据对冲、以及支持数据运行的各个硬件设备）

钉子云数据；