未来5年大数据行业呈井喷趋势，人才需求火爆，2018年大数据人才缺口更是高达900万。以后想要做大数据相关的工作，需要学习哪些技术知识?
罗马不是一天建成的，大数据工程师也不是短时间能锻造的。想要成为大数据开发工程师，也要看你是否骨骼惊奇，天赋过人!在学习大数据之前，你还需要有一定的基础!
其实大数据并不是一种概念，而是一种方法论。简单来说，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。大数据可以实现
的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不
相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。
目前市场对大数据相关人才的需求与日俱增，岗位的增多，也导致了大数据相关人才出现了供不应求的状况，从而引发了一波大
数据学习的浪潮。大家可以先了解一下关于大数据相关的岗位分类，以及各个岗位需要掌握那些相对应的技能，并想清楚自己未
来的发展方向，再开始着手针对岗位所需的技术进行学习与研究。所谓知己知彼，才能更好的达成目标嘛。
大数据处理技术怎么学习呢?在做大数据开发之前，因为Hadoop是高层次的语言开发，需要懂得Java或者Python，很快的就能上
手。所有的大数据生态架构都是基于linux系统的基础上的，所以你要有Linux系统的基本知识。如果你不懂Java或者Python还有
Linux系统，那么这都是你必学的知识（Java或者Python可二选其一）。
Linux系统：因为大数据相关软件都是在Linux系统上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关
技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多
坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
在这里自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
一、学习大数据需要的基础
1、java SE、EE(SSM)
90%的大数据框架都是Java写的
2、MySQL
SQL on Hadoop
3、Linux
大数据的框架安装在Linux操作系统上
在有了上面的技术基础支撑之后，便可以开始我们的大数据开发工程师的锻造之旅了，可以根据以下三个大的方面进行学习，当然了，中间需要穿插一些项目练习，将理论和实战相关联才能成长的很快!
二、大数据技术需要学什么
1、大数据离线分析
一般处理T+1数据(T：可能是1天、一周、一个月、一年)
a、Hadoop ：一般不选用新版本，踩坑难解决
(common、HDES、MapReduce、YARN)
环境搭建、处理数据的思想
b、Hive：大数据的数据仓库
经过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql
c、HBase：基于HDFS的NOSQL数据库
面向列存储
d、协作框架：
sqoop(桥梁：HDFS《==》RDBMS)
flume：搜集日志文件中的信息
e、调度框架
anzkaban
了解：crotab(Linux自带)
zeus(Alibaba)
Oozie(cloudera)
f、前沿框架扩展：
kylin、impala、ElasticSearch(ES)
2、大数据实时分析
以spark框架为主
Scala：OOP(面向对象程序设计)+FP(函数是程序设计)
sparkCore：类比MapReduce
sparkSQL：类比hive
sparkStreaming：实时数据处理
kafka：消息队列
前沿框架扩展：flink
阿里巴巴：blink
3、大数据机器学习
spark MLlib：机器学习库
pyspark编程：Python和spark的结合
以上就是大数据的学习路线，有兴趣的朋友，也可以了解下人工智能和物联网。