大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段，处理的数据量是TB级，甚至是PB或EB级的数据，是传统数据处理手段无法完成的，大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等，汇集的是IT最热门、最流行的IT技术，大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，例如我国、美国以及欧盟等国家都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码。
那么，常用的大数据技术有哪些呢?
大数据开发就业6大热门方向
大数据技术专业可以从事的工作有哪些?常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等等。
人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。
热门岗位有：
1.大数据系统架构师
2.大数据系统分析师
3.大数据开发工程师
4.数据分析师
5.数据挖掘工程师
6.大数据可视化工程师
想要在大数据这个领域汲取养分，让自己壮大成长。分享方向，行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群870097548，欢迎想学习，想转行的，进阶中你加入学习。
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。
世上无难事只怕有心人，无论你是有基础也好还是没基础也好，只要你认真学习大数据就一定
会学好。
要以实践操作为主，结合项目的实践检测，在做项目的过程中发现bug解决bug才能掌握住技术的本身核心要点，希望能帮到您