很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
所有萌生入行的想法与想要学习Java的同学的初衷是一样的。岗位非常火，就业薪资比较高,，前景非常可观。基本都是这个原因而向往大数据，但是对大数据却不甚了解。
如果你想学习，那么首先你需要学会编程，其次你需要掌握数学，统计学的知识，最后融合应用，就可以想在数据方向发展，笼统来说，就是这样的。但是仅仅这样并没有什么帮助。
现在你需要问自己几个问题：
大数据学习QQ群：716581014
对于计算机/软件，你的兴趣是什么？
是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？
是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？
还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
你自己的专业又是什么？
如果你是金融专业，你可以学习，因为这结合起来你自己的专业，将让你在只有你专业知识的竞争者之中脱颖而出，毕竟现在AI+已经涉及到金融行业了。
说了这么多，无非就是想告诉你，大数据的三个大的发展方向：
平台搭建/优化/运维/监控；
大数据开发/ 设计/ 架构；
数据分析/挖掘。
请不要问我哪个容易，只能说能挣钱的都不简单。
说一下大数据的四个典型的特征：
数据量大；
数据类型繁多，（结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等）；
商业价值高，但需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习快速的挖掘出来；
处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
现如今，为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：
文件存储： N、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
是不是眼花缭乱了，上面的这些内容，别谈精通了，就算全部都会使用的，应该也没几个。咱们接下来就大数据开发/ 设计/ 架构方向来了解一下学习路线。
在接下的学习中，不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。Google首选，其次百度。
于入门者而言，官方文档永远是首选文档。
第一章：Hadoop在大数据存储和计算中Hadoop可以算是开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
关于Hadoop，你至少需要搞清楚这些是什么：
Hadoop 1.0、Hadoop 2.0
MapReduce、HDFS
NameNode、DataNode
JobTracker、TaskTracker
Yarn、ResourceManager、NodeManager
自己学会如何搭建Hadoop，先让它跑起来。建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。现在都用Hadoop 2.0。
HDFS目录操作命令；上传、下载文件命令；提交运行MapReduce示例程序；打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。知道Hadoop的系统日志在哪里。
以上完成之后，就应该去了解他们的原理了：
MapReduce：如何分而治之；HDFS：数据到底在哪里，究竟什么才是副本；
Yarn到底是什么，它能干什么；NameNode到底在干些什么；Resource Manager到底在干些什么；
如果有合适的学习网站，视频就去听课，如果没有或者比较喜欢书籍，也可以啃书。当然最好的方法是先去搜索出来这些是干什么的，大概有了概念之后，然后再去听视频。
之后便是自己寻找一个例子：
自己写一个（照抄也行）WordCount程序，
打包并提交到Hadoop运行。你不会Java？Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。
第二章：更高效的WordCount在这里，一定要学习SQL，它会对你的工作有很大的帮助。
就像是你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？但是你用SQL就非常简单了，例如：
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word；