大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。
大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 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，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。
有这么多知识需要学习，那么该怎么学？如何学？
有人简单的将学习线路总结为：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。其实这是不准确的，因为大数据也是可以分方向的！
想要在大数据这个领域汲取养分，让自己壮大成长。分享方向，行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群870097548，欢迎想学习，想转行的，进阶中你加入学习。
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。
我们先来看一下大数据的4V特征：
数据量大，TB->PB
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，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；
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。
针对大数据的特点，我们需要掌握的重点知识如下：
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
可以说多，也可以说简单。因为你只要入门了，有兴趣了，学什么东西都便的简单了！
学习规划
总共分为五大部分，分别是：
大数据技术基础
离线计算Hadoop
流式计算Storm
内存计算Spark
机器学习算法
linux操作基础
linux系统简介与安装
linux常用命令–文件操作
linux常用命令–用户管理与权限
linux常用命令–系统管理
linux常用命令–免密登陆配置与网络管理
linux上常用软件安装
linux本地yum源配置及yum软件安装
linux防火墙配置
linux高级文本处理命令cut、sed、awk
linux定时任务crontab
shell编程
shell编程–基本语法
shell编程–流程控制
shell编程–函数
shell编程–综合案例–自动化部署脚本
内存数据库redis
redis和nosql简介
redis客户端连接
redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存
redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列
redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车
redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜
布式协调服务zookeeper
zookeeper简介及应用场景
zookeeper集群安装部署
zookeeper的数据节点与命令行操作
zookeeper的java客户端基本操作及事件监听
zookeeper核心机制及数据节点
zookeeper应用案例–分布式共享资源锁
zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知
zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制
java高级特性增强
Java多线程基本知识
Java同步关键词详解
java并发包线程池及在开源软件中的应用
Java并发包消息队里及在开源软件中的应用
Java JMS技术
Java动态代理反射
轻量级RPC框架开发
RPC原理学习
Nio原理学习
Netty常用API学习
轻量级RPC框架需求分析及原理分析
轻量级RPC框架开发
离线计算Hadoop快速入门
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分布式系统概述
离线数据分析流程介绍
集群搭建
集群使用初步
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HDFS的工作机制
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案例1：开发shell采集脚本
MAPREDUCE详解
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Mapreduce编程规范及示例编写
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MapReduce编程案例
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mapreduce工作机制详解
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maptask并行度设置
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