本篇教程探讨了大数据技术高薪学习路线，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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现在的大数据是很红火的，薪资比通常的软件行业要高，所以很多年轻人想进入这个行业。但并不是每个大数据相关的工作都是高薪的，主要还是根据自己的专长进行选择发展。大数据涉及的知识很广泛，如果要当全能选手，是非常艰难，一个人的精力也是有限的。进行细分选择，然后专攻才是正道。要了解学习大数据，如果是程序员，其实进入还是很方便的，主要还是大数据开发方向，要学习的内容，主要是在自己以前的基础上进行扩展延伸。如果是进入大数据分析则是相当于另一个领域，运维方向来说，也是比较容易切入的。如何学习了解大数据，找准自己的方向。


大数据涉及到的知识领域比较宽：大规模并行处理数据库、数据挖掘、数据分析、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网、可扩展的存储系统；还有开发技术。更细致的就是涉及到：数据采集（何处收集数据、如果利用工具采集、清洗、转换、然后集成，并加载到数据仓库中成为分析的基础）；数据存取相关的数据库以及存储架构，比如：云存储，分布式文件系统；数据处理；数据挖掘、模型预测及建立、及统计分析；大数据开发技术，比如：Java、python等等。
1、开发方向。能够按照需求开发出大数据相关应用，分析结果。。掌握Java、 Python、Scala等开发语言，以及关系型与非关系型数据库，比如：mysql、oracle等常用的，和非关系型的Nosql数据库，以及应对非结构化数据处理需求的数据处理框架，比如：Hadoop，它包括HDFS，MapReduce和HBase，MapReduce是数据处理框架，HBase和Cassandra主要是数据库。当然更高级一些，能够精通一些算法，成为组建代码提交者，那就更好了。

2、大数据分析师方向。包括数据采集、数据清洗、数据分析、建立模型等等。掌握一些工具，比如熟练运用Excel、Storm，RapidMiner等等。当然能掌握大数据平台数据分析方法、掌握一些语言，比如Python、Scala、SQL等，能处理各种类型的复杂数据，能从中提取有价值的信息。如果是作为大数据科学家，那就更要掌握统计、概率线性代数等数据理论，除了书籍数据ETL过程、业务过程外，还有能进行模型预测及建立等工作，到这一步收入那是相当可观了。
3、大数据运维方向。基本很少涉及到开发和分析，但也要熟悉一些就最好，主要是对大数据软硬件及监测工具要很熟练的运用。比如：掌握Linux的配置及运用，能搭建Hadoop集群，进行大数据软件的维护，日常维护及监控等，当然更进一步能熟练掌握Shell、Python等开发工具，运行脚本语言自动化集群部署、管理和监控，掌握常用组建的安装、优化，对整体进行优化改善及熟悉数据中心的安全策略。

大数据是一门需要掌握很多知识的领域，一般的人主要是选择这几个方向进行。作为程序员来说，转入这个是相当快速的，因为主要是进行开发的工作，已经具备了开发的基础。但大数据公司并不容易存活，数据来源，分析结果如何走向，都是要具有相当的背景基础的。    

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