大数据与云计算经常会被联系到一起，尤其是云时代的迅速发展，大数据越来越受关注。但是大数据对相关人才要求比较高，需要了解编程技巧、数据结构/算法、分析能力、数据库技能、数学、机器学习等等技术，那么作为小白来说，零基础学习大数据的方法有哪些呢？小千为大家整理了学习大数据的重点内容，我们一起去学习下吧！

　　一、学习路线

　　第 1 阶段，掌握Java Web数据可视化

　　你需要掌握Java服务器端技术，前端可视化技术，数据库技术，这个阶段主要是储备大数据的前置技能，当然你已经可以从事数据可视化工程师的工作了，但还不能算真正入门大数据。

　　第 2 阶段，学会 Hadoop 核心及生态圈技术栈。

　　这部分涵盖的技术比较多，像 HDFS 分布式存储、MapReduce、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握后可以去从事 ETL 工程师等一些大数据的岗位，但是知识储备还不够完整。

　　第 3 阶段，搞定计算引擎及分析算法。

　　计算引擎我建议是 Spark 和 Flink 都能熟练使用，虽然现在一些企业还在用 Spark，但未来 Flink 一定会成为主流。学到这，你已经具备相对完整的大数据技能，能从事一些高薪的岗位了，像大数据研发工程师、推荐系统工程师、用户画像工程师等。

　　二、需要重点掌握：

　　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

　　三、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。

　　四、学习途径

　　自学：可以通过网上的资料、视频进行学习，但是学习周期较长、效果不理想。

　　培训机构：可以挑选专业的大数据培训机构，仔细甄别培训机构的资质/师资教学/大纲/就业等方面，选择最适合自己的机构进行系统学习，这样学习效率较高，周期短。

　　以上是最适合零基础学习大数据的方法，希望对大家有所帮助！千锋教育好程序员与京东物流共建大数据课程，在学习的过程中便可拓展大厂实践项目经验，获得优秀学员大厂内推通道，帮助学员积累丰富的大厂项目经验，助力学员快速就业。更多关于“大数据培训”的问题，欢迎咨询千锋教育在线名师。千锋教育多年办学，课程大纲紧跟企业需求，更科学更严谨，每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升，都可以找到适合的班型，千锋教育随时欢迎你来试听。