大數據行業前景好，薪資高是大家有目共睹的，但是要想在大數據領域拿到3W的月薪，先要了解一下關於大數據相關的崗位分類，以及各個崗位需要掌握那些相對應的技能，並想清楚自己未來的發展方向。
第一階段
Linux系統：因為大數據相關軟件都是在Linux系統上運行的，所以Linux要學習的紮實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
第二階段
大數據Java加強：通過Java編碼實現zebra項目，熟悉分佈式處理思想，瞭解zebra業務需求；學習Java中關於高併發、NIO、序列化反序列化（AVRO）、RPC相關知識；掌握zookeeper、sqoop等大數據領域常用工具原理及使用！
Python：Python 的排名從去年開始就藉著人工智能持續上升，現在它已經成為了語言排行第一名。
從學習難易度來看，作為一個為“優雅”而生的語言，Python語法簡捷而清晰，對底層做了很好的封裝，是一種很容易上手的高級語言。在一些習慣於底層程序開發的“硬核”程序員眼裡，Python簡直就是一種“偽代碼”。
在大數據和數據科學領域，Python幾乎是萬能的，任何集群架構軟件都支持Python，Python也有很豐富的數據科學庫。（當然沒有學習python，你也能做大數據開發）
第三階段
Hadoop：幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。 Hadoop裡面包括幾個重要組件HDFS、MapReduce和YARN。
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而兩者只是理論基礎，不是具體可使用的高級應用，通俗說MapReduce是一套從海量源數據提取分析元素最後返回結果集的編程模型，將文件分佈式存儲到硬盤是第一步，而從海量數據中提取分析我們需要的內容就是MapReduce做的事了。
當然怎麼分塊分析，怎麼做Reduce操作非常複雜，Hadoop已經提供了數據分析的實現，我們只需要編寫簡單的需求命令即可達成我們想要的數據。
記住學到這裡可以作為你學大數據的一個節點。
Flume：Flume是大數據生態環境中流行的日誌收集框架；基於其靈活的可廣泛配置的使用方式及優良的效率被廣泛的應用在大數據生態環境中；課程中詳細講解了Flume的source、channel、sink、selector、interceptor、processor等組件的使用；並通過美團應用案例，展示了Flume企業級應用場景的實現方式！
Zookeeper：是一個分佈式的，開放源碼的分佈式應用程序協調服務，也是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對於我們來講只需要把它安裝正確，讓它正常的跑起來就可以了。
Sqoop：這個是用於把Mysql裡的數據導入到Hadoop裡的。當然你也可以直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是可以的，但是生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的同學們來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單、明瞭，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig相似掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，如果出錯給你發出報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關係。我相信你一定會喜歡它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種“即將崩潰”的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Spark：它是用來彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別喜歡它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
SCALA：Scala是一門多範式的編程語言，集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。
Scala視一切數據類型皆對象，且支持閉包、lambda等特性，語法簡潔，
使用Actor作為併發模型，與Akka框架自然契合，是一種基於數據共享、以鎖為主要機制的併發模型。
Scala可以和Java很好的銜接。Scala可以使用所有的Java庫，同時對於一些java類做了無縫的擴展
Scala的traits對於Java的面向對象來說做了很好的擴充，使得面向對象更加靈活。
這些東西你都會了就成為一個非常專業的大數據開發工程師了，月薪3W都是毛毛雨啦。
後續提高
大數據結合人工智能達到真正的數據科學家，打通了數據科學的任督二脈，在公司是技術專家級別，這時候月薪再次翻倍且成為公司核心骨幹。
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