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先贴一张大数据全景图
个人技术栈(实际可能使用的)：【点击放大查看】
大数据技术栈:
提到大数据，很多人可能都听说过4V - Big Volume, Big Velocity, Big Variety, Big Value，大数据从业人员的工作内容也都和这4个V中的某些内容密切相关。
相比较传统的数据库技术，大数据的技术栈在过去几年取得非常迅速的发展，尤其是Hadoop和Spark已经构建了一个庞大的技术生态圈。
文件系统方面，除了传统的行式存储，还有新的列式存储格式如ORC，Parquet，以及一些新型的用SSD或者内存加速的存储，如Transwarp Holodesk以及Tachyon。此外，还有Ceph等新型文件系统。
在文件系统之上，各种存储引擎也迅速发展，如NoSQL类的HBase，MongoDB，CouchDB，它们在一些大数据场景下表现的非常出色(如高并发，文档存储等)，而放弃另外一些特性，如事务和SQL支持；不过近年也涌现出一些新的NoSQL存储引擎，重新拾起来SQL和事务，如VoltDB，CockroachDB，以及Transwarp Hyperbase。
计算引擎的发展更是日新月异，可以按照批处理/交互式/流式/迭代式做个大体的分类。
批处理引擎在大数据领域发展的最快，MapReduce，Spark，Tez等已在大规模商用；
交互式分析引擎的代表有Dremel，Presto，Impala等，目前还处于未能完全证明商用能力，但是在快速发展并且验证的阶段；
流式引擎这两年发展很快，Spark Streaming/Flink/Storm/Samza是其中的代表；
迭代式引擎有Graphx，Pregel，以及Transwarp Graphene等。
数据分析领域，各种工具更是层出纷纭，如Hive，Mahout，MLlib，R，Kylin等。
数据集成和调度工具也有很多的开源项目涌现出来，如Oozie，Azkaban，Crunch，Sqoop，Flume，Kafka等等。
因为这么复杂的技术栈，以及各种层出不穷的新技术，开发者会面临着极大的学习成本，以及很困难的选型考量。如何选择更合适的技术方案，如何做基于大数据的新的应用的开发，如何去管理和运维大数据产品，这是新技术时代的主要问题。