大数据平台部分可以围绕Hadoop来展开，由于当前Hadoop生态已经比较健全了，所以这部分学习内容非常多，需要初学者有一个系统的学习过程。学习Hadoop的初期是完全可以自学的，当前Hadoop的案例也越来越丰富了，所以学习Hadoop也会有一个较好的学习体验。由于Hadoop对于实验场景有一定的要求，所以搭建实验环境是学习Hadoop的一个重要基础。
学习Java大数据一定离不开具体的场景，这里面的场景不仅指硬件场景（数据中心），还需要有行业场景支持，所以学习Java大数据通常都会选择一个行业作为切入点，比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。初学者在学习场景开发知识的过程中，并不建议完全采用自学的学习方式，可以考虑在实习岗位上来完成这个阶段的学习任务。
大数据测试工程师都需要会些什么？
想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明：用人单位对于大数据开发人才的能力要求有技能要求：1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先；2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先；3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。
学大数据，都学习哪些内容，要学多久？
很多初学者在学习大数据之前往往都有这样一个疑问，那就是学习多久才能掌握相关的技术，达到就业岗位的要求？要想知道类似问题的答案需要从多个角度来分析，大数据本身涉及到一系列围绕数据的相关技术，这些技术涉及到大数据平台技术、大数据开发技术、数据分析技术、数据呈现技术、数据采集整理技术等等，这些技术既有区别又有联系，相关技术也都有相对应的岗位，所以作为学习者来说应该选择一个细分方向来学习，而不能简单的说学习大数据。
目前大数据的相关岗位以大数据开发、大数据分析、大数据运维居多，所以就从这几个方面来简单的分析一下需要学习哪些知识，以及一个大致的学习周期。大数据开发是基于大数据平台进行的功能性开发，学习可以分为三个阶段，分别是编程语言、大数据平台和案例开发。编程语言往往以学习Java、Python和Scala居多，通常情况下编程语言的学习是比较耗费时间的，按照历史经验来看，对于没有编程语言的人来说，入门编程语言大概需要3个月左右的时间。
看一下同一个操作采用Python、Scala和Java编写的代码实现过程：接着要学习一下如何搭建基础的大数据平台，这部分知识对于大数据开发人员来说并不是重点，但是基本的搭建过程是应该掌握的，搭建Hadoop平台和Spark平台往往也需要大量的实验，另外还需要掌握大数据平台的体系结构和功能组成，这部分的学习时间大概需要2个月左右。
接着就是在大数据平台下进行项目开发了，这部分学习时间可长可短，一般完成一个综合性的大数据开发实验也需要1个月左右的时间，这样算下来，入门大数据开发大概需要6个月左右的时间。大数据分析需要学习的内容与大数据开发有一定的区别，大数据分析需要学习各种分析算法以及各种数据分析软件的使用。另外，目前采用机器学习的方式进行大数据分析也是一种比较流行的做法。
学习大数据分析也需要了解大数据平台的基础知识、算法知识、机器学习等内容，从学习周期上来说与大数据开发差不多，也需要6个月左右。学习数据分析往往需要具备一定的数学基础，否则需要补学的内容比较多，耗费的时间也比较长。大数据运维则主要是学习大数据平台的搭建、组件部署、平台测试以及维护等方面的内容，大数据运维需要学习大量的软硬件知识，包括计算机网络知识。
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