本篇从大数据基础学习，职业路线，大数据优势以及如何学好大数据等出发，希望对想学习大数据的同学有一定的帮助。

随着国家战略的支持和大数据技术的快速发展，催生了大量大数据应用产业，因此，出现了很多大数据学习者关注度高的话题，类似：如何学习大数据?；怎样进行大数据的入门级学习?；如何进入大数据领域,学习职业路线是什么?；想学习大数据要掌握哪些知识?等等。

本篇带你走近大数据。

首先了解什么是大数据

大数据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、高增长率和多样化的信息资产，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。

大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性

随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。

很多情况下大数据来源于生活。

比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。

大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

学大数据需要什么语言基础?

Java基础。目前大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。

MySQL数据库。这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。

Linux系统。大数据的框架都是安装在Linux操作系统上，因此熟练掌握Linux相关知识也是学习大数据的基础知识。

真正的大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上，大数据的方向的切入是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多。

大数据学习职业路线

大数据运维和云计算：

大数据运维工程师等：熟知大数据生态圈，完成大数据平台的开发与运行稳定，相关技术点Linux，hadoop，Python，Redis等。

大数据离线开发技术：

大数据工程师、大数据开发工程师、大数据离线开发工程师：学习掌握大数据相关框架，如MR，HDFS，Yarn，Hive，spark等

大数据实时处理开发技术：

大数据工程师、大数据开发工程师、大数据实时开发工程师：Spark Streaming，Storm，Flink，Kafka等。

数据挖掘，数据分析和机器学习：

大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等：SQL数据库，Excel，Hadoop，Hive，Spark，SPSS，SAS, R语言等软件操作及应用能力

如何学好大数据？

首先需要知道了解学习大数据的知识点，例如HDFS、Spark、MapperReduce、storm等；其次能够掌握大数据开发基础后，为学习大数据制定详细的学习计划；能够及时解决不懂的问题，无法自己解决的时候，立刻找老师沟通，不然这些问题将成为后面各个阶段学习的阻碍；真实项目实战，学习的目的是为了应用，任何一家企业招聘人才的时候都是以实际开发为主要考核目标，所以你的实际开发经验可能会影响到你就业时候的薪资高低。

如果想完整系统的学习大数据，可以选择培训班，有老师系统的课程以及辅导，能快速掌握知识，得到就业保障。

大数据优势

大数据受国家大力支持大量的资源都投资在这方面，人工智能和云计算都基于大数据，需要大批大数据人才。

大数据人才薪资待遇

一般的一线城市大数据相关岗位平均月薪在12-15K 北京平均17K，大数据算法工程师，年薪在30万—50万左右。

进入大数据领域，被很多人看成是实现自己快速发展的一个契机，但是学习必须脚踏实地的，所以你准备好入行大数据了吗