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。那么怎样学习好大数据呢?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。
学习大数据目前来说是一个好的机会，但是在学习过程中也有诸多挑战。在学习之前一定要掌握大数据的基础知识，对后期大数据应用方面的学习才有更大的好处。
大数据学习书籍
1、《Effective Java中文版》
推荐理由：可能有人会问，为什么要推荐学习Java的书籍，理由就是大数据的架构基本都是用Java语言完成，会Java语言在学习云计算大数据方面具有天然的优势。本书中的每条规则都以简短、独立的小文章形式出现，这些小文章包含了详细而准确的建议，以及对语言中许多细微之处的深入分析，并通过例子代码加以进一步说明，所以是极其适合刚刚入门自学的零基础小白。
2、《大数据技术概论》
推荐理由：该书系统而又全面的整合了所有大数据学习的重要知识点，循序渐进，层层深入，它是一本即使是从零开始自学的小伙伴也可以看懂的书籍。本书共分成11章，分别介绍了大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据解决方案相关案例等内容。而且每一章中均附有相关术语的注释，方便读者查阅和自学。
3、《Spark 快速大数据分析》
推荐理由：Spark可以说是在Hadoop基础上的一种改进，同时也是自学大数据的朋友绕不开的一个点。推荐该书是因为，这是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
4、《Hadoop大数据技术原理与应用》
推荐理由：自学大数据的朋友必须要熟练掌握Hadoop的相关知识点，而这本书围绕Hadoop生态圈相关系统，介绍大数据处理架构Hadoop。全书共11章节，从带领大家认识Hadoop以及学会搭建Hadoop集群到最后的综合项目，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。
5、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，多方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。这本书可以作为上一本书籍的备用选择，如果觉得上一本书比较难学，也可以从这本书籍开始学习Hadoop。
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。
