大数据不是专业语言或编程语言。实际上，它是一系列技术的组合。

有些人通过下面的公式给出了大数据的定义。

大数据=编程技能+数据结构与算法+分析技能+数据库技能+数学+机器学习+NLP+OS+密码学+并行编程。

虽然这个等式看起来很长，需要大量的学习，但它与工资和报告直接成正比，至少与工资成正比。

因为有很多知识需要学习，正确的学习顺序是非常关键的。

实验室大楼为大数据开发了一条专业的学习路径，希望能帮助您避免绕道而行。它分为七个阶段：介绍性知识Java基础ScalaHadoop技术模块Hadoop项目现实火花技术模块大数据工程现实。

其中第一阶段至第五阶段为免费课程，具体如下：

第1阶段：学习入门知识

本部分主要针对初学者，学习前需要掌握基础数据库知识。MySQL是数据库管理系统（DBMS），是目前最流行的关系型数据库管理系统（关系型数据库，是基于关系型数据库模型的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。MongoDB是IT行业中非常流行的非关系数据库（NoSQL）。其灵活的数据存储方法在IT从业人员中广受欢迎。Redis是一个开放源码的、支持网络的、基于内存的、基于键值对的存储数据库。两者都是理解的必要条件。

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4、MySQL基础课程

5、MongoDB基础教程

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第2阶段：Java

Java是目前应用最广泛的程序设计语言。它具有许多特点，特别适用于大数据应用的开发。

Java语言具有两个特点：功能强大，使用方便。跨平台的应用能力比C和C++更容易使用和启动。同时，它具有简单、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立性和可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的是Hadoop是用Java编写的。

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6、Java 8新特性指南Phase 3: Scala Foundation

scala是一种多范式编程语言，旨在集成面向对象编程和功能编程的各种特性。因为Scala运行在Java平台（Java虚拟机）上，并且与现有Java程序兼容，Scala可以很好地集成基于JVM的与大数据相关的系统。

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第3阶段：Hadoop技术模块

Hadoop是一个开源软件框架，支持数据密集型分布式应用程序，并在Apache2.0许可下发布。可建设大型数据仓库、PB级数据存储、处理、分析、统计等业务。编程语言是可选的，但对于大数据来说Hadoop必须是必需的。

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第4阶段：Hadoop项目实践

当然，在学习了理论之后，我们需要实践。Hadoop项目实践有助于加深对内容的理解和实践能力的锻炼。Hadoop图形处理-“Hadoop应用程序框架”

第5阶段：火花技术模块

Spark和Hadoop都是大数据框架。Hadoop提供了Spark不具备的特性，例如分布式文件系统，而Spark为那些需要它的数据集提供了实时内存处理。所以学习火花也是非常必要的。

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第6阶段：大数据项目实践

最后阶段提供了一个大数据作战项目，这是成为大数据工程师过程中的一个重要步骤。它是对常用技能的一种系统应用，如利用常用机器学习进行建模、分析和计算。

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希望以上内容对大家都有帮助，希望小伙伴成为优秀的大数据工程师。