學習大資料首先了解大資料技術得板塊劃分：

資料計算（離線計算）：Hadoop、spark

資料計算（實時計算）：storm、spartstreaming、flink

其他框架：zookeeper

資料採集：flume、Kafka 

資料儲存：hbase、hdfs、redis、mysql

資料查詢：kylim、hive

別的不多說，首先學習大資料需要的基本功，以及步驟。

1、Linux基礎，最起碼你要知道Linux的基本命令列。

2、Java基礎（注意：JavaEE是Javaweb的另一塊了，學習大資料對javaee沒有要求，當然你之前懂得那就更好了，小白主要把Javase基本就可以了）。

3、MySQL，雖然不屬於大資料裡面得，但是學好MySQL對你後期學hive有很大的幫助，而且MySQL在實際工作中也是非常重要，建議學一些。前期要求會增刪改即可，後面好好研究。

4、Hadoop目前企業用得是Hadoop2.x版本

前期：hdfs主要學習hdfs的一些命令就差不多了，上傳、下載、刪除、移動、檢視等等常常用的命令即可。mapReduce建議重點學一下，前期主要是理解的原理和程式碼的實現即可。yarn前期瞭解即可了，要yarn是幹嘛的。

5、hive

hive是一個數據倉庫，所以的資料都是儲存到hdfs上，基本操作和MySQL差不多，為什麼前面讓你們學點MySQL的原因。前期學習hive主要是會學hql語句用即可，後期慢慢研究。

6，zookeepr

zookeeper是很多大資料框架的基礎，用來管理很多的大資料框架，針對這個框架，你需要知道如何在zkcli客戶端下對zookeeper的節點進行增刪改查操作即可。

7、HBase

是一個nosql的資料庫，是一個和key-value型別的資料庫，底層的資料儲存在hdfs上，在學習時前期主要row-key的設計，以及列族的設計即可。

8、redis

redis也是一個nosql的資料庫和key-value型的資料庫。

9、flume

是個日誌採集工具，也是一個比較常用的，應用的生產的日誌，主要學會看官網。

10、Kafka

是一個訊息佇列，在工作中常用於實時處理的場景，作為一箇中間緩衝層，主要弄懂topic、partition等概念和原理即可。

11、storm

是一個實時計算框架，和Hadoop區別，Hadoop是對離線海量資料進行處理的，而storm是對實時新增的每一條資料進行處理。學習storm主要編寫topology，storm並行調整。

12、你學完這些了，就應該網上找點專案來練練手了，前面的學習主要在於後面的做專案，現在互聯時代，你別說你找不到專案，谷歌、GitHub等等你懂的。最後既然你選擇了，就要堅持，相信自己。

如果你想更好的發展自己就學一下Scala、spark為自己找工作更加有優勢。如果想從事大資料方面的，歡迎關注我，後期會分享一些整套大資料課程給大家，希望大家學習進步！