大數據處理技術怎麼學習呢?在做大數據開發之前，因爲Hadoop是高層次的語言開發，需要懂得Java或者Python，很快的就能上手。
其實大數據並不是一種概念，而是一種方法論。簡單來說，就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。大數據可以實現的應用可以概括爲兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。
目前市場對大數據相關人才的需求與日俱增，崗位的增多，也導致了大數據相關人才出現了供不應求的狀況，從而引發了一波大數據學習的浪潮。大家可以先了解一下關於大數據相關的崗位分類，以及各個崗位需要掌握那些相對應的技能，並想清楚自己未來的發展方向，再開始着手針對崗位所需的技術進行學習與研究。所謂知己知彼，才能更好的達成目標嘛。
大數據處理技術怎麼學習呢?在做大數據開發之前，因爲Hadoop是高層次的語言開發，需要懂得Java或者Python，很快的就能上手。所有的大數據生態架構都是基於linux系統的基礎上的，所以你要有Linux系統的基本知識。如果你不懂Java或者Python還有Linux系統，那麼這都是你必學的知識(Java或者Python可二選其一)。
對大數據以及人工智能概念都是模糊不清的，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大數據學習qq羣：515269485，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大數據講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系 。從java和linux入手，其後逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相關知識一一分享！
第一階段
Linux系統：因爲大數據相關軟件都是在Linux系統上運行的，所以Linux要學習的紮實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集羣。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
鳥哥的Linux私房菜 是一本公認的Linux的入門書籍。
第二階段
Python：Python 的排名從去年開始就藉着人工智能持續上升，現在它已經成爲了語言排行第一名。
從學習難易度來看，作爲一個爲“優雅”而生的語言，Python語法簡捷而清晰，對底層做了很好的封裝，是一種很容易上手的高級語言。在一些習慣於底層程序開發的“硬核”程序員眼裏，Python簡直就是一種“僞代碼”。
在大數據和數據科學領域，Python幾乎是萬能的，任何集羣架構軟件都支持Python，Python也有很豐富的數據科學庫，所以Python不得不學。
第三階段
Hadoop：幾乎已經成爲大數據的代名詞，所以這個是必學的。 Hadoop裏面包括幾個重要組件HDFS、MapReduce和YARN。
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而兩者只是理論基礎，不是具體可使用的高級應用，通俗說MapReduce是一套從海量源數據提取分析元素最後返回結果集的編程模型，將文件分佈式存儲到硬盤是第一步，而從海量數據中提取分析我們需要的內容就是MapReduce做的事了。當然怎麼分塊分析，怎麼做Reduce操作非常複雜，Hadoop已經提供了數據分析的實現，我們只需要編寫簡單的需求命令即可達成我們想要的數據。
記住學到這裏可以作爲你學大數據的一個節點。
Zookeeper：是一個分佈式的，開放源碼的分佈式應用程序協調服務，也是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對於我們來講只需要把它安裝正確，讓它正常的跑起來就可以了。
Mysql：大數據的處理學完了，那麼接下來要學習小數據的處理工具Mysql數據庫，因爲裝hive的時候要用到，Mysql需要掌握到什麼層度呢?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創建數據庫就可以了。這裏主要的是學習SQL的語法，因爲hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql裏的數據導入到Hadoop裏的。當然你也可以直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是可以的，但是生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的同學們來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單、明瞭，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig相似掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，如果出錯給你發出報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關係。我相信你一定會喜歡它的，不然你看着那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種“即將崩潰”的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是幹什麼的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，我們可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方的。
Spark：它是用來彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別喜歡它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因爲它們都是用JVM的。
這些東西你都會了就成爲一個專業的大數據開發工程師了，月薪3W都是毛毛雨啦。
後續提高
大數據結合人工智能達到真正的數據科學家，打通了數據科學的任督二脈，在公司是技術專家級別，這時候月薪再次翻倍且成爲公司核心骨幹。
機器學習：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的算法基本比較固定了，學習起來相對容易。
深度學習：深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，最近幾年發展迅猛。深度學習應用的實例有AlphaGo、人臉識別、圖像檢測等。是國內外稀缺人才，但是深度學習相對比較難，算法更新也比較快，需要跟隨有經驗的老師學習。
最快的學習方法，就是師從行業專家，學習老師多年積累的經驗，自己少走彎路達到事半功倍的效果。自古以來，名師出高徒。
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