大数据的学习是有条件限制的，首先你需要是一名普通的工程师，如果你是Java工程师的话更好，但如果你是小白的话，那就只能成为一名工程师的后再来学习大数据。
一、认识大数据
大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，
- 数据来源广；
- 数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件等）；
- 数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）；
- 数据增长速度快。
而针对以上新的特征需要考虑很多问题：
例如，数据来源广，该如何采集汇总？采集汇总之后，又该存储呢？数据存储之后，该如何通过运算转化成自己想要的结果呢？
对于这些问题，我们需要有相对应的知识解决。
二、大数据所需技能要求
Python语言：编写一些脚本时会用到。
Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。
Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。
Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。
大数据学习群：199427210
必须掌握的技能：
Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
高阶技能6条：机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio
三、学习规划
第一阶段（基础阶段）
- Linux学习
Linux操作系统介绍与安装、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。 - Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）
掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。 - Zookeeper学习
Zookeeper分布式协调服务介绍、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。
第二阶段（攻坚阶段）
Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python
第三阶段（辅助工具工学习阶段）
Sqoop、Flume、Oozie、Hue这些工具的学习