三个月成为大数据工程师，你需要具备什么条件？

学习大数据没有零基础入门，首先你要成为一名工程师

在技术论坛中或知乎上，看到近几万的朋友都在疑惑，学习Java应该选择什么发展方向，这个咱们在之前的文章中有提到过，Java发展在领域上有三个选择方向：

JavaEE，主要应用于企业级应用开发；安卓开发方向；嵌入式应用开发方向。在此建议大家选择JavaEE方向，因为应用非常广泛，岗位设置也比较多。

Java的职业发展规划之路我们也曾在（一文阐述Java从初级到高级的学习之路——白老师分享篇（2）

）详细列举，这里就不一一列举了。

但我们从来没有讨论过学习Java，难道这辈子就只能做Java后端开发吗？只能在这条路上奋斗到底吗？难道中途没有其他的选择吗？

偶然认识的一个朋友，最开始是从事Java后端开发的，后来他在业余时间自学成功转入大数据行业，现在是一名大数据工程师，待遇也比之前好更多。前提是他是一名Java后端开发。

大数据是我们如今比较火的一个发展方向，但是很多培训机构有提到几个月速成的，小编觉得不是特别靠谱。

原因有以下：

1. 大数据是一个新生行业，还不太成熟。

2. Java发展了将近20年，也没有说几个月速成的，最多也就是带你入门，让你对Java的知识结构体系有一个清晰的认知，在后期的工作实践期间成长的速度更快。

3. 大数据的起点要高，并不是所谓的零基础就可以入门的。

我们接下来讲述的有关大数据的学习是有条件限制的，首先你需要是一名普通的工程师，如果你是Java工程师的话更好，但如果你是小白的话，那就只能成为一名工程师的后再来学习大数据吧。

一、认识大数据

大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，

• 数据来源广；

• 数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件等）；

• 数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）；

• 数据增长速度快。

而针对以上新的特征需要考虑很多问题：

例如，数据来源广，该如何采集汇总？采集汇总之后，又该存储呢？数据存储之后，该如何通过运算转化成自己想要的结果呢？

对于这些问题，我们需要有相对应的知识解决。

二、大数据所需技能要求

Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

必须掌握的技能：

Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高阶技能6条：

机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

三、学习规划

每天需要有3个小时的学习时间，周末的时候需要10小时，如果做不到的话，只能是

第一阶段（基础阶段）

1. Linux学习

   Linux操作系统介绍与安装、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

2. Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）

   掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。

3. Zookeeper学习

   Zookeeper分布式协调服务介绍、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

第二阶段（攻坚阶段）

Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python

第三阶段（辅助工具工学习阶段）

Sqoop、Flume、Oozie、Hue这些工具的学习主要在CSDN，51CTO以及官网都可以学习。

四、学习资源推荐

1. Apache 官网（//apache.org/）

2. Stackoverflow（https://stackoverflow.com/）

3. Github(https://github.com/)

4. About 云 ：//www.aboutyun.com/

5. CSDN（//www.csdn.net/）

6. 51CTO （//www.51cto.com/）

总结

在技术行业里面，每天都会有新的东西出现，需要关注最新技术动态，不断学习。任何一般技术都是先学习理论，然后在实践中不断完善理论的过程。

• 如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程。

• 快速学习的能力、解决问题的能力、沟通能力在这个行业是真的非常重要的指标。

• 要善于使用StackOverFlow和Google来帮助你学习过程遇到的问题。

• 视频课程推荐：可以去万能的淘宝购买一些视频课程，你输入“大数据视频课程”，会出现很多，多购买几份（100块以内可以搞定），然后选择一个适合自己的。

以上是我们对大数据学习的总结，当然我们也提到了，并不是说零基础的就可以直接学习，需要有编程的基础，要先掌握扎实的编程基础，在此建议学习Java，成为一名工程师的时候，有一定编程经验，自学起来也相对比开始要简单一点，然后对大数据有兴趣或者想要进入这个行业的就可以去学习了。