大数据开发是目前非常热门的就业方向，不仅薪资可观，而且就业面也比较广，可以长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试大数据工程师职位。关于大数据工程师需要掌握的知识，不妨从以下8个方面入手：
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
我在自学过程中，自己总结的学习线路图也毫无保留的分享给大家：
Java语言基础：
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
Linux&Hadoopt体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
实战（一线公司真实项目）
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
Spark生态体系
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（）
Storm生态体系
storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
大数据分析—AI（人工智能）
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析
