大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。
大数据作为当下的“热潮”，吸引了众多想要学习大数据技术的求学者，由于大数据涉及的内容很多。
大数据核心知识：
Hadoop生态系统；HDFS技术；HBASE技术；
Sqoop使用流程；
数据仓库工具HIVE；
大数据离线分析Spark；Python语言；
数据实时分析Storm；
消息订阅分发系统Kafka等。
在学习之初，求学者往往很容易迷茫大数据到底该学什么知识，学哪种开发语言，又该从哪里开始学起？
下面，125网页设计就和大家一起分享下学习大数据的路线。
一、学习大数据的基础
Java语言和Linux操作系统
Java基础主要内容：
1、基础语法 2、面向对象 3、常用API 4、集合API 5、异常 6、多线程 7、Lambda表达式 8、IO流 9、网络编程 10、新特性
JavaWeb主要内容：
1、mysql与jdbc 2、前端技术 3、linux与nginx 4、基础加强 5、xml与jsoup 6、servlet核心编程 7、web异步开发
8、redis 9、maven 10、黑马旅游网
linux 核心能力培养：
1、掌握shell 脚本编程
2、熟练linux常用命令
零基础需要从这两项基础开始学习，学习顺序不分先后，一般都会选择先从java语言开始学习。Java方面，只需侧重学习标准版JavaSE，其他Java方向的技术在大数据技术中运用较少，可适当减少投入精力，仅作了解即可。由于大数据相关软件基本都在Linux操作系统上运行，所以LINUX系统也是大数据必学的基础，需要扎实的掌握，以便后续深入学习真正的大数据技术。
二、大数据相关的技术
首先学习Hadoop，需要学习它的HDFS、MapReduce和YARN的组件，学会了这些，接下来就按顺序学习Zookeeper，Mysql，Sqoop，Hive，Oozie，Hbase，Kafka，Spark。
当我们把这些技术都学会了，基本上就能成为一个专业的大数据开发工程师了。
三、大数据进阶
学习python、机器学习、数据分析等知识，能让自己在今后的工作中更好的配合算法工程师、数据分析师。
四、大数据应用领域
大数据技术可以应用在各个领域，比如：
公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等
应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。
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