大數據開發是目前非常熱門的就業方向，不僅薪資可觀，而且就業面也比較廣，可以長期從事數據庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師、Hadoop方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試大數據工程師職位。關於大數據工程師需要掌握的知識，不妨從以下8個方面入手：
在這裏還是要推薦下我自己建的大數據學習交流羣:199427210，羣裏都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨，不定期分享乾貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入。
我在自學過程中，自己總結的學習線路圖也毫無保留的分享給大家：
Java語言基礎：
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
HTML、CSS與JavaScript
PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生JavaScript交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用
JavaWeb和數據庫
數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
Linux&Hadoopt體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分佈式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分佈式日誌框架
實戰（一線公司真實項目）
數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
Spark生態體系
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
Storm生態體系
storm技術架構體系、Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰
大數據分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作環境準備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習1、Python機器學習2、圖像識別&神經網絡、自然語言處理&社交網絡處理、實戰項目：戶外設備識別分析