首先，大數據的定義是什么？很多人都在說要進入大數據行業，要學習大數據技術，但往往對大數據都是一知半解，科多大數據先和大家來看看百度百科對大數據的定義：

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來抓重點，常規的軟件工具處理不了的，就必須要用新的技術，那能解決以上問題的技術就是大數據技術。

大數據的技術是一個技術群落，想全部學習短期內是不現實的，那么我們怎么樣科學的有邏輯有規劃的來學習，怎么進行大數據的入門學習呢？我們得了解大數據行業里，有哪些崗位，我們直接從工作崗位的技能需求來倒推我們如何學習大數據，如何有側重點的來學習。

第一，先看看有哪些崗位，當然大公司會分的比較詳細，中小企企業相對要求會全面一些

先看看如下這幅圖，圖沒有很詳細，我再做解答

我們從整個數據項目的業務流程出發，（以上所有崗位都對編程有要求，所以編程基礎是必不可少的）

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第一， 大數據工程師，眾所周知，在沒有大數據以前，行業應用已經非常成熟了，最早大家只關注功能的實現，接著重視前臺的界面，前端工程師因此火了一段時間，因為以前數據量不大，所以在功能上并不重視，由于移動互聯網的發展，數據量非常龐大了，這個時候單機服務器不能解決問題，那么分布式集群就出現了，大數據工程師的職責就是搭建大數據平臺，所以從上圖可以得知，大數據工程師，需要有java基礎（行業應用大部分是java語言編寫的），所以，今后想從事該崗位的，那么學習的路線圖如下

java基礎----linux----hadoop-----hive、hbase----scala---spark

第二， 算法工程師，該崗位零基礎的小伙伴就請止步吧，更適用于數學專業的研究生及以上學歷，對數據基礎要求比較高。

第三， 數據挖掘工程師，建議從python入手，畢竟python里面有大量的數據科學的包，也有pyspark，直接從spark里面調數據，不用學習Scala語言（spark的編程語言是Scala），學習的路線如下：

python基礎—python web（強化編程基礎）--數學基礎補充（線性代數、概率統計、離散數學）--python numpy pandas包---機器學習算法---深度學習

第四， 數據分析師，該崗位對數學基礎要求不高，但對綜合素質要求非常高，能充分的理解行業行情、公司運營、產品運作、對市場敏銳度較高。具備一定的編程基礎，建議學習python，能熟練使用相關的工具，如果你對大數據開發感興趣，想系統學習大數據的話，可以加入大數據技術學習交流扣群：458數字345數字782獲取學習資源，如excel，sas、spss等，能寫漂亮的文章做PPT就行，數學基礎不好的女生可以建議走該方向。

學習路線：python基礎—python numpy pandas包---excel—spss---sas

第五， 大數據可視化，該崗位需要前端的相關基礎，大數據運維工程師，也不多做介紹了。

根據以上的崗位介紹，對自己做一個整體的規劃

個人是建議從大數據工程師入手，從java基礎開始學，畢竟編程基礎是每個崗位都需要的，而且java的適用面是最廣的，雖然現在python的勢頭很足，但相對java來說，python比較簡單，只要java能熟練使用了，要學會python，兩周的時間就沒問題，從長遠的職業規劃來說，學習沒有速成的方法，腳踏實地才是最重要的。

我這有大數據工程師詳細的學習的計劃，分享給大家，希望對你們有幫助。

第一階段：靜態網頁基礎（HTML+CSS）

1. 難易程度：一顆星

2. 主要技術包括：html常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態頁面的設計制作方式等

第二階段：JavaSE+JavaWeb

1. 難易程度：兩顆星

2. 主要技術包括：java基礎語法、java面向對象（類、對象、封裝、繼承、多態、

抽象類、接口、常見類、內部類、常見修飾符等） 、異常、集合、文件、IO、

MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、分布式事務)

JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設計模式

第三階段：前端框架

1. 難易程序：兩星

2. 主要技術包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui

第四階段：企業級開發框架

1. 難易程序：三顆星

2. 主要技術包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro 、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和熱備 、MySQL讀寫分離

第五階段： 初識大數據

1. 難易程度：三顆星

2. 主要技術包括：大數據前篇（什么是大數據，應用場景，如何學習大數據庫，虛擬機概念和安裝等）、Linux常見命令(文件管理、系統管理、磁盤管理)、Linux Shell編程（SHELL變量、循環控制、應用）、Hadoop入門（Hadoop組成、單機版環境、目錄結構、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop）、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce應用(中間計算過程、Java操作MapReduce、程序運行、日志監控)、Hadoop高級應用(YARN框架介紹、配置項與優化、CDH簡介、環境搭建)、擴展(MAP 端優化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,權限管理命令,AWK 與 SED命令)

第六階段：大數據數據庫

1. 難易程度：四顆星

2. 主要技術包括：Hive入門（Hive簡介、Hive使用場景、環境搭建、架構說明、工作機制）、Hive Shell編程（建表、查詢語句、分區與分桶、索引管理和視圖）、Hive高級應用(DISTINCT實現、groupby、join、sql轉化原理、java編程、配置和優化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成）、HBASE高級特性(讀寫流程、數據模型、模式設計讀寫熱點、優化與配置)

第七階段：實時數據采集

1. 難易程序：四顆星

2. 主要技術包括：Flume日志采集，KAFKA入門（消息隊列、應用場景、集群搭建）、KAFKA詳解（分區、主題、接受者、發送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發、Shell調試）、KAFKA高級使用（java開發、主要配置、優化項目）、數據可視化（圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖）、STORM入門（設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝）、STROM開發（STROM MVN開發、編寫STORM本地程序）、STORM進階（java開發、主要配置、優化項目）、KAFKA異步發送與批量發送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多并發優化

第八階段：SPARK數據分析

1. 難易程序：五顆星

2. 主要技術包括：SCALA入門(數據類型、運算符、控制語句、基礎函數)、SCALA進階(數據結構、類、對象、特質、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用（高階函數、科里函數、偏函數、尾迭代、自帶高階函數等）、SPARK入門(環境搭建、基礎結構、運行模式)、Spark數據集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型）、SPARK高級編程（Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習）、SPARK高級應用（系統架構、主要配置和性能優化、故障與階段恢復）、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隱式轉化高級特性。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据开发入门怎么学习？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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