首先是Java基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。很多人好奇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需不需要學(xué)Java，正確答案是需要。一方面Java是目前使用較為廣泛的編程語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)語言;另一方面Hadoop以及其他大數(shù)據(jù)處理技術(shù)很多都是用Java開發(fā)，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此學(xué)習(xí)Hadoop的一個首要條件，就是掌握Java語言編程。

其次是Linux系統(tǒng)、Hadoop生態(tài)體系。大數(shù)據(jù)的整個框架是搭建在Linux系統(tǒng)上面的，所以要熟悉Linux開發(fā)環(huán)境。而Hadoop是一個開源的分布式計算 分布式存儲平臺，是一個大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)，它能搭建大型數(shù)據(jù)倉庫，PB級別數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析、統(tǒng)計等業(yè)務(wù)。在這一階段，你必須要掌握Hadoop的核心組件，包括分布式文件系統(tǒng)HDFS、資源調(diào)度管理系統(tǒng)YARN以及分布式計算框架MapReduce。

再次是分布式計算框架Spark&Storm生態(tài)體系。隨著學(xué)習(xí)的深入，在具備一定的基礎(chǔ)之后，你就需要學(xué)習(xí)Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、Mlib機器學(xué)習(xí)、GraphX圖計算以及Strom技術(shù)架構(gòu)基礎(chǔ)和原理等知識。Spark無論是在性能還是在方案的統(tǒng)一性方面，都有著極大的優(yōu)越性，可以對大數(shù)據(jù)進行綜合處理：實時數(shù)據(jù)流處理、批處理和交互式查詢。 

較后你需要再學(xué)習(xí)一些Python知識?；ヂ?lián)網(wǎng)更迭迅速，新興技術(shù)之間也互為促進，目前人工智能火爆，想要成為順應(yīng)市場需求的人才，在學(xué)好大數(shù)據(jù)技術(shù)之余，你還需要掌握一些Python技能。 
當(dāng)然，了解了大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線之后，你還需要找對學(xué)習(xí)方法，并付出努力。但仍有很多大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)差學(xué)員表示學(xué)不會，究其原因還在于遇到困難不知如何解決，空有理論缺乏實踐沒辦法滿足企業(yè)需求。如果你真的想要從事大數(shù)據(jù)開發(fā)，建議你來達內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班。