目前最火的大資料，很多人想往大資料方向發展，想問該學哪些技術，學習路線是什麼樣的，覺得大資料很火，就業很好，薪資很高。如果自己很迷茫，為了這些原因想往大資料方向發展，也可以，那麼我就想問一下，你的專業是什麼，對於計算機/軟體，你的興趣是什麼?是計算機專業，對作業系統、硬體、網路、伺服器感興趣?是軟體專業，對軟體開發、程式設計、寫程式碼感興趣?還是數學、統計學專業，對資料和數字特別感興趣。
其實這就是想告訴你的大資料的三個發展方向，平臺搭建/優化/運維/監控、大資料開發/ 設計/ 架構、資料分析/挖掘。請不要問我哪個容易，哪個前景好，哪個錢多。
先扯一下大資料的4V特徵：
資料量大，TB->PB
資料型別繁多，結構化、非結構化文字、日誌、視訊、圖片、地理位置等;
商業價值高，但是這種價值需要在海量資料之上，通過資料分析與機器學習更快速的挖掘出來;
處理時效性高，海量資料的處理需求不再侷限在離線計算當中。
現如今，正式為了應對大資料的這幾個特點，開源的大資料框架越來越多，越來越強，先列舉一些常見的：
檔案儲存：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
離線計算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB
資源管理：YARN、Mesos
日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
訊息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分散式協調服務：Zookeeper
叢集管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
資料探勘、機器學習：Mahout、Spark MLLib
資料同步：Sqoop
任務排程：Oozie
眼花了吧，上面的有30多種吧，別說精通了，全部都會使用的，估計也沒幾個。就我個人而言，主要經驗是在第二個方向(開發/設計/架構)，且聽聽我的建議吧，有安裝教程。
初識Hadoop
1.1 學會百度與Google
不論遇到什麼問題，先試試搜尋並自己解決。Google首選，翻不過去的，就用百度吧。
1.2 參考資料首選官方文件
特別是對於入門來說，官方文件永遠是首選文件。相信搞這塊的大多是文化人，英文湊合就行，實在看不下去的，請參考第一步。
1.3 先讓Hadoop跑起來
Hadoop可以算是大資料儲存和計算的開山鼻祖，現在大多開源的大資料框架都依賴Hadoop或者與它能很好的相容。
關於Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什麼：
Hadoop 1.0、Hadoop 2.0
MapReduce、HDFS
NameNode、DataNode
JobTracker、TaskTracker
Yarn、ResourceManager、NodeManager
自己搭建Hadoop，請使用第一步和第二步，能讓它跑起來就行。建議先使用安裝包命令列安裝，不要使用管理工具安裝。另外：Hadoop1.0知道它就行了，現在都用Hadoop 2.0.
1.4 試試使用Hadoop
HDFS目錄操作命令;上傳、下載檔案命令;提交執行MapReduce示例程式;開啟Hadoop WEB介面，檢視Job執行狀態，檢視Job執行日誌。知道Hadoop的系統日誌在哪裡。
1.5 你該瞭解它們的原理了
MapReduce：如何分而治之;HDFS：資料到底在哪裡，什麼是副本;
Yarn到底是什麼，它能幹什麼;NameNode到底在幹些什麼;Resource Manager到底在幹些什麼;
1.6 自己寫一個MapReduce程式
請仿照WordCount例子，自己寫一個(照抄也行)WordCount程式，
打包並提交到Hadoop執行。你不會Java?Shell、Python都可以，有個東西叫Hadoop Streaming。如果你認真完成了以上幾步，恭喜你，你的一隻腳已經進來了。
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）
總結如下:
必須技能10條:
01.Java高階(虛擬機器、併發)
02.Linux 基本操作
03.Hadoop（此處為俠義概念單指HDFS+MapReduce+Yarn ）
04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
05.Hive(Hql基本操作和原理理解）
06.Kafka
07.Storm
08.Scala需要
09.Python
10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
高階技能6條:
11.機器學習演算法以及mahout庫加MLlib
12.R語言
13.Lambda 架構
14.Kappa架構
15.Kylin
16.Aluxio
二、學習路徑
由於本人是從Java開發通過大概3個月的自學轉到大資料開發的。所以我主要分享一下自己的學習路勁。
第一階段:
01.Linux學習（跟鳥哥學就ok了）
02.Java 高階學習（《深入理解Java虛擬機器》、《Java高併發實戰》）
第二階段:
03.Hadoop （董西成的書）
04.HBase（《HBase權威指南》）
05.Hive（《Hive開發指南》）
06.Scala（《快學Scala》）
07.Spark （《Spark 快速大資料分析》）
08.Python （跟著廖雪峰的部落格學習就ok了）
第三階段:
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
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很網課，相反的話就自己看書。
三，學習資源推薦:
01.Apache 官網
02.Stackoverflow
04.github
03.Cloudra官網
04.Databrick官網
05.過往的記憶（技術部落格）
06.CSDN，51CTO
07.至於書籍噹噹一搜會有很多，其實內容都差不多。
最後但卻很重要一點:要多關注技術動向，持續學習。
對大資料感興趣的朋友可以關注一下我的微信公共號“程式設計師OfHome”下方掃掃可關注。