首先是Java基础学习。很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。一方面Java是目前使用较为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。

其次是Linux系统、Hadoop生态体系。大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算 分布式存储平台，是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段，你必须要掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapReduce。

再次是分布式计算框架Spark&Storm生态体系。随着学习的深入，在具备一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。 

较后你需要再学习一些Python知识。互联网更迭迅速，新兴技术之间也互为促进，目前人工智能火爆，想要成为顺应市场需求的人才，在学好大数据技术之余，你还需要掌握一些Python技能。 
当然，了解了大数据学习路线之后，你还需要找对学习方法，并付出努力。但仍有很多大数据基础差学员表示学不会，究其原因还在于遇到困难不知如何解决，空有理论缺乏实践没办法满足企业需求。如果你真的想要从事大数据开发，建议你来达内大数据培训班。