一：大数据的了解
大数据（巨量数据集合）是现代社会非常时髦的一个名词。是数据科学的一个高阶状态。数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。
国内，大数据的应用处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
对于一些大公司来说，拥有硕博学历的人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
那么如何进行大数据的入门级学习呢？我们需要了解大数据工程师是做什么的以及需要具备什么样的能力。
我们做数据工作的三个大步骤：
1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：522189307，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，让大家了解到目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享！
先扯一下大数据的4V特征：
数据量大，TB->PB
数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;
商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来;
处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
二、学习路径
由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。所以我主要分享一下自己的学习路劲。
第一阶段:
01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）
第二阶段:
03.Hadoop （董西成的书）
04.HBase（《HBase权威指南》）
05.Hive（《Hive开发指南》）
06.Scala（《快学Scala》）
07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）
08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了）
第三阶段:
对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，
我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，
剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了
当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。