大数据已经在通信、IT、金融等领域得到了广泛应用，根据预测，未来3-5年内大数据行业会呈现井喷式的发展。那么怎样学大数据技术呢?现在就来看看吧。
学习大数据方法
1、首先需要明白学习大数据都需要学习哪些重要的知识点，例如Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala、Hue、Oozie、Storm、kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase等。
2、其次在掌握大数据开发基础之后，学习大数据需要制定详细的学习计划，例如将所需要学习的众多知识点拆分，计划每天的学习任务以及效果监测。
3、一定要及时解决不懂的问题，不然这些问题有可能会导致最终放弃学习。所以遇到问题可以先自己解决，无法自己解决的时候，立刻找老师沟通。不要将问题遗留到以后再解决，不然这些问题将成为后面各个阶段学习的阻碍。
4、自己动手练习真是项目实战。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。
5、如果想完整系统的学习大数据，建议可以选择线下培训班或者在线就业班，有老师系统的课程以及辅导，能快速掌握知识，同时早日找到满意的工作。
学大数据需要掌握哪些技术
1、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。
2、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。
3、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。
大数据零基础入门书籍
一、大数据工程师入门书籍：
在互联网公司广泛招聘偏平台业务方向，ETL和OLTP等，主要是基于Hadoop技术栈来处理大数据，算法要求不是特别高。
经典图书推荐：《Hadoop权威指南》《Hive编程指南》《Hbase权威指南》《大数据技术全解》、《大数据挑战NoSql》《Mahout实战》
二、数据分析师入门书籍：
在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告，互联网公司的产品经理差不多类型了，统计学能力要求高，SPSS、SAS、R、SQL。
经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。
三、数据挖掘工程师入门书籍：
在互联网、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析，基本数据结构算法、机器学习等都要求较高。Hadoop、spark技术栈，Java、Python、C++、Scala、Shell。
经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《数据挖掘导论》、《数据挖掘-实用机器学习技术》;《机器学习》Tom Michael 、《机器学习导论》、周志华《机器学习》、《机器学习实战》、《集体智慧编程》、《统计学习方法》ESL 《Elements of Statistical Learning》 ISL 《An Introduction to Statistical Learning》PRML 《Pattern Recognition and Machine Learning》《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《推荐系统》、《数据可视化》《Thinking in Java》、《Python核心编程》、《Thinking in C++》等。
四、大数据零基础入门书籍：
《Hadoop大数据技术原理与应用》这本书围绕Hadoop生态圈相关系统介绍大数据处理架构Hadoop。全书共11章节，其中，第1-2章主要带领大家认识Hadoop以及学会搭建Hadoop集群。第3-5章讲解了分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce以及分布式协调服务。第6章讲解的是Hadoop2新特性，包含YARN和高可用特性。第7-10章主要讲解Hadoop生态圈的相关辅助系统，包括Hive、Flume、Azkaban和Sqoop。第11章是一个综合项目——网站流量日志数据分析系统，其目的是教会大家如何利用Hadoop生态圈技术构建大数据系统架构并进行开发，同时加深Hadoop技术的理解。
