希望给所有大数据初学者规划一条比较清晰的学习路线，帮助它们开启大数据学习之旅。鉴于大数据领域内的技术绚丽繁复，每位大数据初学者都应该根据自己的实际情况制定专属的学习路径。
要说当下IT行业什么最火？ABC无出其右。所谓ABC者，AI + Big Data + Cloud也，即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行，今天我们来讨论下大数据这个方向。
大数据已成为当下互联网领域的炙热话题，那么一些想朝大数据发展的人应该如何学习大数据开发呢？对新手如何学习大数据技术问题的解答，希望对各位想学习大数据开发的人有所帮助！
在这里还是要推荐下我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 ，小编欢迎你加入,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），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
大数据开发学习可以按照以下内容进行学习：
第一阶段：JavaSE+MySql+Linux
学习内容：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
学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql体系结构及核心编程技术，打好 Linux 基础，为后续学习提供良好的语言基础。
第二阶段：Hadoop 与生态系统
学习内容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig
学习目标：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等
第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈
学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习
学习目标：让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。
第四阶段：其他
学习内容：Mahout 机器学习→ R 语言→Python
学习目标：机器学习领域经典算法的实现，熟练使用 R语法和统计思维，可以基于具体问题建立数学模型，掌握python技术与数据分析，将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。
第五阶段：项目实战、技术综合运用
学习内容：某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统
学习目标：具备企业级大型完整项目开发能力，综合运用大数据分析知识，完成数据分析、收集、展示的完整流程。
大数据开发相比于数据分析和挖掘来说，对编程基础要高一些，对于零基础学员也会比较困难。然，有道是“有志者事竟成”，用心学习大数据开发，每个人都会有所收获。