目前已经成为一名大数据工程师了，想把相应的经验传授给后来人，大家共同学习。
先说一下简单的，后续更新。
学习过程中的要点：
1.要有很强的学习兴趣和长久的坚持。
2.有一定的计算机基础，不建议零基础
3.找一份初级的大数据工程师工作，工作中学习是最快的
4.找到志同道合的学友，一起学习才不会累。
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
1、纵向维度。“大数据技术”是大数据实践活动中应用的技术方案和工具等，基于信息流程视角，其相关技术涵盖数据采集、存储、传输、清洗、检索、处理和展示等多方面。虽然云计算、NoSQL、Hadoop等技术在大数据存储和处理的应用开启了新的纪元，但这些技术在算法优化、分析统计、语义处理、知识可视化呈现等方面还存在很多不足，这些问题在未来的研究中仍会成为关注的焦点。
2、横向维度。“大数据应用”指大数据在实践中的具体应用，目前相关应用已在政治、经济、社会管理、军事活动和科学研究等领域开启了新的探索。目前数据源质量、个人隐私、数据公正公平等问题让人堪忧，微软首席研究员DanahBoyd教授对大数据提出了“冷思考”，号召大家客观理性对待大数据。未来大数据应用的涉及面将会更广泛，也更注重解决实际问题，如移动互联网平台的深层次开发和利用、数据平等获取使用、涉密与公开权衡、社交媒体言论实时监管、新媒体资源的整合、网络舆情实时引导和应对、国家安全防卫、政治选举、自然灾害预警、交通管理以及社会公共卫生安全等。
3、宏观维度。“大数据工程”指大数据的规划建设运营管理的系统工程，研究领域涉及宏观层面的系统规划和投入，微观层面的具体实施和建设等。具体而言，国家层面:法律法规、通用标准、政策制定、基础平台建设、产业链集成等会进一步完善;顶层设计层面:系统化地规划大数据工程、制定标准、创新管理模式、优化人才培养、合理布局学科建设等问题会成为未来研究的重点。
4、微观维度。“大数据科学”研究大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据规律，以及它与自然和社会活动间的关系，主要在理论层面探索规律，进而指导实践。系统科学地搭建和完善大数据科学相关理论、方法、流程、模型，并探寻指导实践应用是未来的难点，但也是极为重要的关键点。大数据已经开始掀起一股新的信息浪潮，对大数据的研究和探索也将继续广泛而深入。通过前文的总结和分析，笔者发现目前的研究热点主要集中在对大数据理念的探讨、生物信息学的应用、云计算和Hadoop等相关技术的实践、及可视化分析和展示的研究。
整体而言，现阶段的注意力主要停留在大数据技术和大数据应用层面，商业应用是主要的推动力量，业界和学界普遍关注新的技术手段来解决实践应用中的大数据问题。而大数据工程和大数据科学两个维度的研究目前较为稀少，相关成果只涉及数据开放和利用政策、学科教育、人才培养等部分内容，相信未来会得到进一步重视。
大数据的定义
很多人对于大数据的理解，可能会流于表面，认为大数据就是大的数据、拥有海量的数据。事实上，拥有海量的数据仅是大数据的一个必备选项。用更专业的术语来讲，大数据（bigdata）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长和多样化的信息资产。大数据不采用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用全量数据进行分析处理。大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
本次思维导图主要对大数据的基础知识做了一个总结，另外介绍了包括MapReduce、Spark、Hive、Yarn等大数据处理工具的特点以及优缺点。
对于小白学习大数据需要注意的点有很多，但无论如何，既然你选择了进入大数据行业，那么便只顾风雨兼程。正所谓不忘初心、方得始终，学习大数据你最需要的还是一颗持之以恒的心。
我想告诉你，每一份坚持都是成功的累积，只要相信自己，总会遇到惊喜；我想告诉你，每一种活都有各自的轨迹，记得肯定自己，不要轻言放弃；我想告诉你，每一个清晨都是希望的伊始，记得鼓励自己，展现自信的魅力。
大数据的前景和意义也就不言而喻了，未来，大数据能够对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。源于互联网的发展，收集数据的门槛越来越低，收集数据变成一件简单的事情，这些海量的数据中是含有无穷的信息和价值的，如何更好的提炼出有价值的信息，这就体现大数据的用途了。
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