一、大数据相关工作介绍
大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向:
1. 大数据工程师
2. 数据分析师
3. 大数据科学家
4. 其他（数据挖掘等）
二、大数据工程师的技能要求
附上大数据工程师技能图：
总体而言，我们大数据人才划分为三个大类：
一、 大数据开发工程师：
围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
【零基础到实战大数据】获取途径：
首先在前面的一组数字是： 410
其次在中间的一组数字是：391
最后位于末尾的一组数字是：744 按照先后顺序组合起来，你就可以找到一个学习的乐园，不要怕麻烦，成功者都是从麻烦崛起的群
通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
二、 大数据运维工程师：
了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。
三、 大数据架构师：
这一角色的要求是综合型的，对各种开源和商用的大数据系统平台和产品的特点非常熟悉，能基于Hadoop、Spark、 NoSQL、 Storm流式计算、分布式存储等主流大数据技术进行平台架构设计，负责企业选用软件产品的技术选型，具体项目中的数据库设计及实现工作，协助开发人员完成数据库部分的程序 ，能解决公司软件产品或者项目开发和运维中与数据库相关的问题； 及时解决项目开发或产品研发中的技术难题，对设计系统的最终性能和稳定性负责。
岗位能力级别定义：
1. 初级：具备基本的大数据技术的基础知识，可以将其视为大数据认证的初学或者入门等级。
2. 高级：大数据认证的高级或者熟练等级，表明该人才具备大数据某一专业方向的基本知识和熟练技能。
3. 专家：具有业界公认的专业大数据技术知识和丰富工作经验。
这里简单介绍几种我认为用的比较多的技术，因为我也仅仅是个大数据爱好者，所以有些观点可能不太标准，建议你对照着看。
一、Hadoop
可以说，hadoop几乎已经是大数据代名词。无论是是否赞成，hadoop已经是大部分企业的大数据标准。得益于Hadoop生态圈，从现在来看，还没有什么技术能够动摇hadoop的地位。
这一块可以按照一下内容来学习：
1、Hadoop产生背景 2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系 3、国内外Hadoop应用案例介绍 4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍 5、分布式系统概述 6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
二、分布式文件系统HDFS
HDFS全称 Hadoop Distributed File System ，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，同时能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。为了实现流式读取文件系统数据的目的，HDFS放宽了一部分POSIX约束。
1、分布式文件系统HDFS简介 2、HDFS的系统组成介绍 3、HDFS的组成部分详解 4、副本存放策略及路由规则 5、NameNode Federation 6、命令行接口 7、Java接口 8、客户端与HDFS的数据流讲解 9、HDFS的可用性（HA）
三、初级MapReduce
这是你成为Hadoop开发人员的基础课程。
MapReduce提供了以下的主要功能:
1)数据划分和计算任务调度:
2)数据/代码互定位:
3)系统优化:
4)出错检测和恢复:
这种编程模型主要用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
1、如何理解map、reduce计算模型 2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程 3、Yarn模型 4、序列化 5、MapReduce的类型与格式 6、MapReduce开发环境搭建 7、MapReduce应用开发 8、熟悉MapReduce算法原理
四、高级MapReduce
这一块主要是高级Hadoop开发的技能，都是MapReduce为什么我要分开写呢？因为我真的不觉得谁能直接上手就把MapReduce搞得清清楚楚。
1、使用压缩分隔减少输入规模 2、利用Combiner减少中间数据 3、编写Partitioner优化负载均衡 4、如何自定义排序规则 5、如何自定义分组规则 6、MapReduce优化
五、Hadoop集群与管理
这里会涉及到一些比较高级的数据库管理知识，乍看之下都是操作性的内容，但是做成容易，做好非常难。
1、Hadoop集群的搭建 2、Hadoop集群的监控 3、Hadoop集群的管理 4、集群下运行MapReduce程序
六、ZooKeeper基础知识
ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
1、ZooKeeper体现结构 2、ZooKeeper集群的安装 3、操作ZooKeeper
七、HBase基础知识
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
1、HBase定义 2、HBase与RDBMS的对比 3、数据模型 4、系统架构 5、HBase上的MapReduce 6、表的设计
八、HBase集群及其管理
1、集群的搭建过程 2、集群的监控 3、集群的管理
十、Pig基础知识
Pig是进行Hadoop计算的另一种框架，是一个高级过程语言，适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询，Pig 可以简化 Hadoop 的使用。
1、Pig概述 2、安装Pig 3、使用Pig完成手机流量统计业务
十一、Hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。
1、数据仓库基础知识 2、Hive定义 3、Hive体系结构简介 4、Hive集群 5、客户端简介 6、HiveQL定义 7、HiveQL与SQL的比较 8、数据类型 9、表与表分区概念 10、表的操作与CLI客户端 11、数据导入与CLI客户端 12、查询数据与CLI客户端 13、数据的连接与CLI客户端 14、用户自定义函数（UDF）
十二、Sqoop
Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
1、配置Sqoop 2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中 3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中
十三、Storm
Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。
1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用 场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比 2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时常见问题 3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等 4、Storm消息可靠性：消息失败的重发 5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN 6、Storm编程实战