想要都進入大數據行業的第一步，是先搞清楚大數據究竟有哪些就業方向。
大數據就業崗位
隨着大數據技術在企業界如火如荼的實踐，企業對組建大數據團隊的迫切程度也也來越高，對與大數據相關高端人才的需求也越來越緊迫，但企業對大數據團隊的組建和角色分配方面缺一直有不小的困惑，到底大數據團隊裏應該擁有哪些幾類角色，如何設置崗位？同一類別的角色的專業方向又有哪些分化，不同專業的崗位對技能應該有哪些要求？如何管理大數據團隊成員的職業發展路徑？
爲此，ChinaHadoop花費了一年時間調研了先進企業內部設立的大數據部門或團隊的組織結構和職能劃分，在此基礎上，首次提出了企業大數據團隊的崗位劃分，專業分類及定義，以及每個崗位所需的技能及培訓，技能考覈對應的能力級別，我們將之統稱爲”企業大數據人才崗位技能認證體系“。
通過對企業大數據人才崗位進行專業細分,崗位技能認證等級與企業現有技術專業通道形成對應關係，打通員工的職業發展通道，幫助企業逐步完善大數據團隊的組織結構，不斷提高團隊技能，爲各崗位及時儲備人才。
大數據團隊的角色分類
企業大數據團隊的角色分類主要有三個大類別：大數據開發工程師、大數據運維工程師、大數據架構師。
總體而言，我們大數據人才劃分爲三個大類：
一、 大數據開發工程師：
圍繞大數據系平臺系統級的研發人員， 熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平臺的核心框架。深入掌握如何編寫MapReduce的作業及作業流的管理完成對數據的計算，並能夠使用Hadoop提供的通用算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平臺監控、輔助運維繫統的開發。
通過學習一系列面向開發者的Hadoop、Spark等大數據平臺開發技術，掌握設計開發大數據系統或平臺的工具和技能，能夠從事分佈式計算框架如Hadoop、Spark羣集環境的部署、開發和管理工作，如性能改進、功能擴展、故障分析等。
二、 大數據運維工程師：
瞭解Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平臺的核心框架，熟悉Hadoop的核心組件：HDFS、MapReduce、Yarn；具備大數據集羣環境的資源配置，如網絡要求、硬件配置、系統搭建。熟悉各種大數據平臺的部署方式，集羣搭建，故障診斷、日常維護、性能優化，同時負責平臺上的數據採集、數據清洗、數據存儲，數據維護及優化。熟練使用Flume、Sqoop等工具將外部數據加載進入大數據平臺，通過管理工具分配集羣資源實現多用戶協同使用集羣資源。
三、 大數據架構師：
這一角色的要求是綜合型的，對各種開源和商用的大數據系統平臺和產品的特點非常熟悉，能基於Hadoop、Spark、 NoSQL、 Storm流式計算、分佈式存儲等主流大數據技術進行平臺架構設計，負責企業選用軟件產品的技術選型，具體項目中的數據庫設計及實現工作，協助開發人員完成數據庫部分的程序 ，能解決公司軟件產品或者項目開發和運維中與數據庫相關的問題； 及時解決項目開發或產品研發中的技術難題，對設計系統的最終性能和穩定性負責。
崗位能力級別定義：
1. 初級：具備基本的大數據技術的基礎知識，可以將其視爲大數據認證的初學或者入門等級。
2. 高級：大數據認證的高級或者熟練等級，表明該人才具備大數據某一專業方向的基本知識和熟練技能。
3. 專家：具有業界公認的專業大數據技術知識和豐富工作經驗。
很多初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學
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這裏簡單介紹幾種我認爲用的比較多的技術，因爲我也僅僅是個大數據愛好者，所以有些觀點可能不太標準，建議你對照着看。
一、Hadoop
可以說，hadoop幾乎已經是大數據代名詞。無論是是否贊成，hadoop已經是大部分企業的大數據標準。得益於Hadoop生態圈，從現在來看，還沒有什麼技術能夠動搖hadoop的地位。
這一塊可以按照一下內容來學習：
1、Hadoop產生背景 2、Hadoop在大數據、雲計算中的位置和關係 3、國內外Hadoop應用案例介紹 4、國內Hadoop的就業情況分析及課程大綱介紹 5、分佈式系統概述 6、Hadoop生態圈以及各組成部分的簡介
二、分佈式文件系統HDFS
HDFS全稱 Hadoop Distributed File System ，它是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上，同時能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用。爲了實現流式讀取文件系統數據的目的，HDFS放寬了一部分POSIX約束。
1、分佈式文件系統HDFS簡介 2、HDFS的系統組成介紹 3、HDFS的組成部分詳解 4、副本存放策略及路由規則 5、NameNode Federation 6、命令行接口 7、Java接口 8、客戶端與HDFS的數據流講解 9、HDFS的可用性（HA）
三、初級MapReduce
這是你成爲Hadoop開發人員的基礎課程。
MapReduce提供了以下的主要功能:
1)數據劃分和計算任務調度:
2)數據/代碼互定位:
3)系統優化:
4)出錯檢測和恢復:
這種編程模型主要用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。
1、如何理解map、reduce計算模型 2、剖析僞分佈式下MapReduce作業的執行過程 3、Yarn模型 4、序列化 5、MapReduce的類型與格式 6、MapReduce開發環境搭建 7、MapReduce應用開發 8、熟悉MapReduce算法原理
四、高級MapReduce
這一塊主要是高級Hadoop開發的技能，都是MapReduce爲什麼我要分開寫呢？因爲我真的不覺得誰能直接上手就把MapReduce搞得清清楚楚。
1、使用壓縮分隔減少輸入規模 2、利用Combiner減少中間數據 3、編寫Partitioner優化負載均衡 4、如何自定義排序規則 5、如何自定義分組規則 6、MapReduce優化
五、Hadoop集羣與管理
這裏會涉及到一些比較高級的數據庫管理知識，乍看之下都是操作性的內容，但是做成容易，做好非常難。
1、Hadoop集羣的搭建 2、Hadoop集羣的監控 3、Hadoop集羣的管理 4、集羣下運行MapReduce程序
六、ZooKeeper基礎知識
ZooKeeper的目標就是封裝好複雜易出錯的關鍵服務，將簡單易用的接口和性能高效、功能穩定的系統提供給用戶。
1、ZooKeeper體現結構 2、ZooKeeper集羣的安裝 3、操作ZooKeeper
七、HBase基礎知識
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分佈式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集羣。
與FUJITSU Cliq等商用大數據產品不同，HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作爲其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作爲其文件存儲系統；Google運行MapReduce來處理Bigtable中的海量數據，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量數據；Google Bigtable利用 Chubby作爲協同服務，HBase利用Zookeeper作爲對應。
1、HBase定義 2、HBase與RDBMS的對比 3、數據模型 4、系統架構 5、HBase上的MapReduce 6、表的設計
八、HBase集羣及其管理
1、集羣的搭建過程 2、集羣的監控 3、集羣的管理
十、Pig基礎知識
Pig是進行Hadoop計算的另一種框架，是一個高級過程語言，適合於使用 Hadoop 和 MapReduce 平臺來查詢大型半結構化數據集。通過允許對分佈式數據集進行類似 SQL 的查詢，Pig 可以簡化 Hadoop 的使用。
1、Pig概述 2、安裝Pig 3、使用Pig完成手機流量統計業務
十一、Hive
hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射爲一張數據庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換爲MapReduce任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計，不必開發專門的MapReduce應用。
1、數據倉庫基礎知識 2、Hive定義 3、Hive體系結構簡介 4、Hive集羣 5、客戶端簡介 6、HiveQL定義 7、HiveQL與SQL的比較 8、數據類型 9、表與表分區概念 10、表的操作與CLI客戶端 11、數據導入與CLI客戶端 12、查詢數據與CLI客戶端 13、數據的連接與CLI客戶端 14、用戶自定義函數（UDF）
十二、Sqoop
Sqoop(發音：skup)是一款開源的工具，主要用於在Hadoop(Hive)與傳統的數據庫(mysql、postgresql...)間進行數據的傳遞，可以將一個關係型數據庫（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關係型數據庫中。
1、配置Sqoop 2、使用Sqoop把數據從MySQL導入到HDFS中 3、使用Sqoop把數據從HDFS導出到MySQL中
十三、Storm
Storm爲分佈式實時計算提供了一組通用原語，可被用於“流處理”之中，實時處理消息並更新數據庫。這是管理隊列及工作者集羣的另一種方式。 Storm也可被用於“連續計算”（continuous computation），對數據流做連續查詢，在計算時就將結果以流的形式輸出給用戶。它還可被用於“分佈式RPC”，以並行的方式運行昂貴的運算。
1、Storm基礎知識：包括Storm的基本概念和Storm應用 場景，體系結構與基本原理，Storm和Hadoop的對比 2、Storm集羣搭建：詳細講述Storm集羣的安裝和安裝時常見問題 3、Storm組件介紹: spout、bolt、stream groupings等 4、Storm消息可靠性：消息失敗的重發 5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN 6、Storm編程實戰
雖然寫了這麼多，但是仍然知識大數據的知識海洋的一角，希望題主加油！