很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？用不用参加大数据培训呢？如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么大讲台老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
其实这就是想告诉你的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。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。
必须技能10条
1.Java高级(虚拟机、并发)
2.Linux 基本操作
3.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ）
4.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
5.Hive(Hql基本操作和原理理解）
6.Kafka
7.Storm
8.Scala需要
9.Python
10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
11.一些小工具(Sqoop等)
高阶技能6条
1.机器学习算法以及mahout库加MLlib
2.R语言
3.Lambda 架构
4.Kappa架构
5.Kylin
6.Aluxio
第一章：初识Hadoop
1.1 学会百度与Google
1.2 参考资料首选官方文档
1.3 先让Hadoop跑起来
1.4 试试使用Hadoop
1.5 你该了解它们的原理了
1.6 自己写一个MapReduce程序
第二章：更高效的WordCount
2.1 学点SQL吧
2.2 SQL版WordCount
2.3 SQL On Hadoop之Hive
2.4 安装配置Hive
2.5 试试使用Hive
2.6 Hive是怎么工作的
2.7 学会Hive的基本命令
第三章：把别处的数据搞到Hadoop上
3.1 HDFS PUT命令
3.2 HDFS API
3.3 Sqoop
3.4 Flume
3.5 阿里开源的DataX
第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去
4.1 HDFS GET命令
4.2 HDFS API
4.3 Sqoop
4.4 DataX
第五章：快一点吧，我的SQL
5.1 关于Spark和SparkSQL
5.2 如何部署和运行SparkSQL
第六章：一夫多妻制
6.1 关于Kafka
6.2 如何部署和使用Kafka
第七章：越来越多的分析任务
7.1 Apache Oozie
7.2 其他开源的任务调度系统
第八章：我的数据要实时
8.1 Storm
8.2 Spark Streaming
第九章：我的数据要对外
通常对外（业务）提供数据访问，大体上包含以下方面：
离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源（DB、FILE、FTP）等；离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。
实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低（50毫秒以内）。
根据延时要求和实时数据的查询需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也越来越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。
即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。
第十章：逼格高的机器学习
关于这块，大讲台老师只是简单介绍一下了。
在我们的业务中，遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类：
分类问题：包括二分类和多分类，二分类就是解决了预测的问题，就像预测一封邮件是否垃圾邮件；多分类解决的是文本的分类；
聚类问题：从用户搜索过的关键词，对用户进行大概的归类。
推荐问题：根据用户的历史浏览和点击行为进行相关推荐。
大多数行业，使用机器学习解决的，也就是这几类问题。
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