大数据与云计算经常会被联系到一起，尤其是云时代的迅速发展，大数据越来越受关注。但是大数据对相关人才要求比较高，需要了解编程技巧、数据结构/算法、分析能力、数据库技能、数学、机器学习等等技术，那么作为小白来说，零基础学习大数据的方法有哪些呢？创新互联为大家整理了学习大数据的重点内容，我们一起去学习下吧！

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一、学习路线

第 1 阶段，掌握Java Web数据可视化

你需要掌握Java服务器端技术，前端可视化技术，数据库技术，这个阶段主要是储备大数据的前置技能，当然你已经可以从事数据可视化工程师的工作了，但还不能算真正入门大数据。

第 2 阶段，学会 Hadoop 核心及生态圈技术栈。

这部分涵盖的技术比较多，像 HDFS 分布式存储、MapReduce、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握后可以去从事 ETL 工程师等一些大数据的岗位，但是知识储备还不够完整。

第 3 阶段，搞定计算引擎及分析算法。

计算引擎我建议是 Spark 和 Flink 都能熟练使用，虽然现在一些企业还在用 Spark，但未来 Flink 一定会成为主流。学到这，你已经具备相对完整的大数据技能，能从事一些高薪的岗位了，像大数据研发工程师、推荐系统工程师、用户画像工程师等。

二、需要重点掌握：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、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

三、大数据的三个发展方向：

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。

四、学习途径

自学：可以通过网上的资料、视频进行学习，但是学习周期较长、效果不理想。

培训机构：可以挑选专业的大数据培训机构，仔细甄别培训机构的资质/师资教学/大纲/就业等方面，选择最适合自己的机构进行系统学习，这样学习效率较高，周期短。