前言

本文分三大方面詳細的講如何學大資料：

大資料方向工作介紹

大資料工程師的技能要求

大資料學習路徑

一.大資料方向工作介紹

大資料方向的工作目前分為三個主要方向:

01.大資料工程師

02.資料分析師

03.大資料科學家

04.其他（資料探勘本質算是機器學習，不過和資料相關，也可以理解為大資料的一個方向吧）

二.大資料工程師的技能要求

附上二份比較權威的大資料工程師技能圖

總結如下:

必須技能10條:

Java高階(虛擬機器、併發)、Linux 基本操作、Hadoop（此處為俠義概念單指HDFS+MapReduce+Yarn ）、HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、Kafka、Storm、Scala需要、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）、一些小工具(Sqoop等)

高階技能6條:

機器學習演算法以及mahout庫加MLlib、R語言、Lambda 架構、Kappa架構、Kylin、Aluxio

做為一名想學習大資料的程式設計師，有一個學習的氛圍跟一個交流圈子特別重要。這是我的一個大資料學習交流群 710219868（邀請碼：寂靜），想學習交流大資料，打算深入瞭解這個行業的朋友，不管你是小白還是大牛都歡迎加入，大家一起交流學習

每天都有大咖給大家帶來大資料知識和學習路線方法，歡迎小夥伴加入交流

三.學習路徑

相關學習書籍：Java 高階學習（《深入理解Java虛擬機器》、《Java高併發實戰》）、Hadoop、HBase（《HBase權威指南》）、Hive（《Hive開發指南》）、Scala（《快學Scala》）、Spark （《Spark 快速大資料分析》）

其他對應技能需求，到網上多蒐集一些資料就ok了，我把最重要的事情(要學什麼告訴你了)，

剩下的就是你去搜集對應的資料學習就ok了

總結

當然如果你覺得自己看書效率太慢，你可以網上搜集一些課程，跟著課程走也OK 。這個完全根據自己情況決定。如果看書效率不高就看網課，相反的話就自己看書。