那大数据处理技术怎么学习呢？首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？
只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
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好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据（比如好几百G的文件）我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。
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Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了，月薪2W都是小毛毛雨#
后续提高
：当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。
最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。这样你的公司就更离不开你了，大家都会对你喜欢的不要不要的。
学习大数据，并不是一味的跟风去学习，而是需要制定自己的学习计划。在介绍之前我要说几点，大数据技术非常多，但不是每一门技术都需要去掌握。
首先，你需要确定你学习大数据是否为了更高的薪资，以及个人能力的提升。其次，你需要了解市场需求，经常去招聘网站去了解，目前大数据比较火爆的技术有哪些，总结出目前比较流行的大数据技术。
目前，大数据比较火爆的技术，主要有以及几个：
Hadoop, 可能很多人都了解过这门技术，但是并不知道这门技术到底是否对企业有作用，这门技术分三块：MapReduce,Yarn以及HDFS，其中MapReduce是分布式计算模型，但是现在在企业中实际用的非常少，原因很多，主要是一个是编写的复杂程度以及执行速度相对比较慢，所以很多公司放弃掉了它。Yarn，是统一资源管理器，现在用的还比较多，对于集群来说，通常需要跑很多的程序，如果没有统一的资源管理，将无法充分利用集群的资源，如：CPU、内存等。HDFS，分布式文件系统，这个用的相对比较多，很多著名的分布式数据库都是基于HDFS的，如Hbase。
Spark,这个应该是目前最火爆的技术之一了，它是一个一站式分布式计算平台，它包含SparkCore、SparkStreaming、SparkMllib、SparkSQL，它不仅能做实时处理，还能进行离线处理、机器学习以及图计算，非常强大，只要掌握一门Spark就能做各种事情，所以它也是一站式的。
Kafka，最开始是作为消息中间件，随着时间的推移，逐渐发展围完备的流式处理平台，它包含Producer、Consumer、Connector及Streaming。在大数据中，它一般以分布式数据总线的角色存在。后期出了Connector，可以用作数据收集和输出，Streaming用来做相对简单的流处理。
Hbase，分布式列式数据库，有时候也称为KeyValue数据库，之前也说到它是基于Hadoop的。用它的人分两类，一类是觉得不好用的人，一类是觉得非常好用的人。Hbase重点在于它的设计与调优，如果能有一个好的表设计和RowKey设计，能针对实际业务场景最好调优，那它是非常好用的。
Scala，这里说一门语言，它是大数据的黄金语言，著名的Kafka和Spark就是用Scala编写的。它是函数式和面向对象完美结合的语言，大家可以认为它是Java的加强版语言，特别适合用来做分析。
其他的如：Mongodb、Redis 建议去掌握，因为交互式查询时一般会用到这两个数据库。
当然根据不同的业务可能会用到其他更多的技术，但是主流技术如上所述。
