选择比努力更重要，选择错误，只不过是在错误的道路上飞奔的越来越远而已，大数据行业的火爆程度，不管是薪资待遇还是其他福利待遇都要好很多，但是初次进入大数据行业，大数据难学吗？小白怎么快速进入大数据行业呢？

对于大数据开发的学习，重在掌握基本知识以及实践应用，合理安排基础知识的学习，可以起到事半功倍的效果，以下是比较经典的大数据开发学习路线：

第一阶段： JavaSE+MySql+Linux

Java语言入门 → OOP编程 → Java常用Api、集合 → IO/NIO → Java实用技术 → Mysql数据库 → 阶段项目实战 → Linux基础 → shell编程

第二阶段：Hadoop与生态系统

Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → Hbase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig

第三阶段：Storm与Spark及其生态圈

Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark机器学习

第四阶段：其他

Mahout机器学习 → R语言 → Python

第五阶段：项目实战、技术综合运用

手机公司系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志手机清洗系统 → 网站流量统计分析系统

大数据已经被炒的很热了，但通过我多年从事数据相关工作的经验，这个行业目前已经逐渐成熟了，每天我们在互联网都要存留大量的信息，但如何收集、整理这海量的信息，并产生价值，已经是各行各业都在探索的重要课题，且不说在海量数据中挖掘用户需求，预测未来的市场导向，就连政府的政务数据也要云计算、大数据。但是目前大数据工程师的人才缺口非常大，现在投身大数据领域绝对是绝佳的时机。但但从技术角度来看，有一定难度，大数据需要很多种基础理论知识与编程框架、分布式服务器等来支撑，这也是使得一个大数据工程师的人才要比做应用开发、做业务系统编程的人才缺的多。所以我们通过多年的经验，来设置大数据工程师学习路线，希望能让童鞋们更容易的踏上这条路！

如果有编程背景这是最好的了，会节省很多学习时间，更容易理解。因为大数据环境比较复杂，并不像学习编程软件一样，机器安装一下，跟老师敲几行代码就可以了，但大数据可就要麻烦多了，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后又要安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定解决问题的能力，坚持不懈，才有可能学好大数据。我推荐的学习步骤是:打好基础，理解为主。多动手实践，一定自己搭建出编程环境。后面再不断的学习spark、python、storm、云计算等相关课程，慢慢自己的头脑中会形成一套知识体系，对大数据的理解也会越来越透彻底。

首先是基础入门，大数据包含的知识面非常广泛涉及很多技术，我根据自己多年工作经验与自己收集整理的课程做的设置。基础进阶，重点是从Java语言学起，然后是对Linux的学习，统计学的学习。大数据包含几个部分一是数据的采集与处理，二是大数据的应用，第一部分依靠分布式、云计算与一些处理特殊情况，数据处理的技术框架组成，这里重点是hadoop分布式框架，spark框架。分别解决大数据存储问题。同时对于关系数据库对大量数据的处理也需要学习，毕竟很多大型商业系统的业务数据还是由传统的关系数据库进行管理的。

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