学习大数据目前主要三个平台hadoop、storm、spark,想要选择哪个全凭你的意愿。比如学hadoop，从哪儿开始学首先要根据你的基本情况而定，如果你就一小白，没有任何开发基础，也没有学过任何开发语言，那就必须先从基础java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、关系型数据库、linux系统操作，夯实基础之后，再进入大数据的学习，例如：hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算的学习，先给大家看一张大数据与云计算方向路线图：

大数据学习体系如下：
第一阶段：CORE JAVA、Java基础、数据类型、运算符、循环、算法、顺序结构程序设计、程序结构、数组及多维数组、面向对象、构造方法、控制符、封装、继承、多态、抽象类、接口、常用类、集合Collection、list、HashSet、TreeSet、Collection、集合类Map、异常、File...
第二阶段：数据结构、关系型数据库、Linux系统操作、Linux操作系统概述、安装Linux操作系统、图形界面操作基础、Linux字符界面基础、字符界面操作进阶、用户、组群和权限管理、文件系统管理、软件包管理与系统备份、Linux网络配置（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些）。重点掌握：常见算法、据库表设计、QL语句、inux常见命令。
第三阶段：Hadoop阶段、线分析阶段、时计算阶段、Hadoop基础、HDFS、MapReduce、分布式集群、Hive、Hbase、Sqoop、Pig、Storm实时数据处理平台、Spark平台…
若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了熟练掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！