大數據本質是：數據挖掘深度和應用廣度的結合。對海量數據進行有效的分析和處理，而不單單是數據量大就叫大數據。
隨着人們對大數據的認識越來越深入，很多零基礎人員看到了大數據的未來，也想學習這個前沿技術，踏入時代的領軍行業。但是一直沒有一個很好的思路和方向，本文將詳細的講解零基礎如何學習大數據。
大數據三大學習方向：大數據開發師、大數據架構師、大數據運維師
互聯網科技發展蓬勃興起，人工智能時代來臨，抓住下一個風口。爲幫助那些往想互聯網方向轉行想學習，卻因爲時間不夠，資源不足而放棄的人。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，大數據學習羣：957205962可以找到組織學習 歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入。
大數據開發師和大數據架構師必須熟練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。
大數據運維師只需瞭解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。通過靈活、易擴展的Hadoop平臺轉變了傳統的數據庫和數據倉庫系統架構，從Hadoop部署實施到運行全程的狀態監控，保證大數據業務應用的安全性、快速響應及擴展能力！
選擇大數據不同階段職位要求
數據存儲階段：SQL，oracle，IBM等等都有相關的課程，根據公司的不同，學習好這些企業的開發工具，基本可以勝任此階段的職位。
數據挖掘 清洗 篩選：大數據工程師，要學習JAVA，Linux，SQL，Hadoop，數據序列化系統Avro，數據倉庫Hive，分佈式數據庫HBase，數據倉庫Hive，Flume分佈式日誌框架，Kafka分佈式隊列系統課程，Sqoop數據遷移，pig開發，Storm實時數據處理。學會以上基本可以入門大數據工程師，如果想有一個更好的起點，建議前期學習scala編程，Spark，R語言等基本現在企業裏面更專業的技能。
數據分析：一方面是搭建數據分析框架，比如確定分析思路需要營銷、管理等理論知識；還有針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
產品調整：經過分析後的數據交由老闆和PM經過協商後進行產品的更新，然後交由程序員進行修改（快消類進行商品的上下架調整）。
接着再來了解大數據需要掌握那些技術
Hadoop核心
(1) 分佈式存儲基石：HDFS
HDFS簡介 入門演示 構成及工作原理解析：數據塊，NameNode, DataNode、數據寫入與讀取過程、數據複製、HA方案、文件類型、 HDFS常用設置 Java API代碼演示
(2) 分佈式計算基礎：MapReduce
MapReduce簡介、編程模型、Java API 介紹、編程案例介紹、MapReduce調優
(3) Hadoop集羣資源管家：YARN
YARN基本架構 資源調度過程 調度算法 YARN上的計算框架
離線計算
(1) 離線日誌收集利器：Flume
Flume簡介 核心組件介紹 Flume實例：日誌收集、適宜場景、常見問題。
(2) 離線批處理必備工具：Hive
Hive在大數據平臺裏的定位、總體架構、使用場景之Access Log分析 Hive DDL&DML介紹 視圖 函數（內置，窗口，自定義函數） 表的分區、分桶和抽樣 優化。
(3) 速度更快的Hive：Impala
Impala在大數據架構中的角色 架構 數據處理過程 一般使用步驟：創建表，分區表，查詢等 常用查詢演示：統計，連接等、Impala與Hive的比較 常用配置與最佳使用建議（查錯，調優等）。
(4) 更快更強更好用的MR：Spark
Scala&Spark簡介 基礎 Spark編程（計算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark製作倒排索引）Spark SQL和DataFrame 實例：使用Spark SQL統計頁面PV和UV。
實時計算
(1) 流數據集成神器：Kafka
Kafka簡介 構成及工作原理解析 4組核心API 生態圈 代碼演示：生產並消費行爲日誌。
(2) 實時計算引擎：Spark Streaming
Spark Streaming簡介 工作原理解剖 編寫Streaming程序的一般過程 如何部署Streaming程序？ 如何監控Streaming程序？ 性能調優。
(3) 海量數據高速存取數據庫：HBase
HBase簡介 架構及基本組件 HBase Table設計 HBase基本操作 訪問HBase的幾種方式。
大數據ETL
(1) ETL神器：Sqoop，Kettle
數據同步ETL介紹 Kettle常用組件介紹 、抽取Mysql數據到Hive實戰 Sqoop介紹、抽取Hive數據到Mysql實戰。
(2) 任務調度雙星：Oozie，Azkaban
ETL與計算任務的統一管理和調度簡介 Crontab調度的方案 自研調度系統的方案 開源系統Oozie和Azkaban 方案總結與經驗分享。
大數據應用與數據挖掘
(1) 大數據全文檢索引擎：Elasticsearch
全文檢索基礎知識，ES安裝及初級介紹，ES深入理解，使用經驗介紹。
(2) 數據倉庫搭建
爲什麼要構建大數據平臺大數據平臺的的經典架構深入剖析“五橫一縱”的架構實踐 知名互聯網公司大數據平臺架構簡介。
(3) 數據可視化
什麼是數據可視化，數據可視化常用工具與必備技能介，Tableau和ECharts實操講解 ECharts介紹，知名互金公司可視化經驗介紹。
(4) 算法介紹
介紹數據挖掘，機器學習，深度學習的區別，R語言和python的介紹，邏輯迴歸算法的介紹與應用，以及主要的推薦算法介紹。
最後瞭解大數據主要的三大就業方向和十大職位
就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
職位：1、ETL研發；2、Hadoop開發；3、可視化（前端展現）工具開發；4、信息架構開發；5、數據倉庫研究；6、OLAP開發；7、數據科學研究；8、數據預測（數據挖掘）分析；9、企業數據管理；10、數據安全研究。
希望今天整理的這篇文章對於想學習大數據卻不知從何入手的小夥伴有所幫助