有很多人對大數據東西感興趣，但是對編程語言也不太瞭解不過大數據學習並不是高深莫測的，雖然它並沒有多簡單，但是通過努力，零基礎的朋友也是完全可以掌握大數據的。
我個人總結了一下 零基礎學習大數據的話大概分為以下幾步：
1. 瞭解大數據理論
要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的瞭解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的瞭解。
2. 計算機編程語言的學習
對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多數機構都是教JAVA，同時我自己也是通過java學起來的，我們都知道Java是目前使用最為廣泛的網絡編程語言之一。他容易學而且很好用，如果你學習過C++語言，你會覺得C++和Java很像，因為Java中許多基本語句的語法和C++一樣，像常用的循環語句，控制語句等和C++幾乎一樣，其實Java和C++是兩種完全不同的語言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序。Java略去了運算符重載、多重繼承等模糊的概念，C++中許多容易混淆的概念，有的被Java棄之不用了，或者以一種更清楚更容易理解的方式實現，因此Java語言相對是簡單的。
那在學習Java的時候，我們一般需要學習這些課程： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與數據庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些課程都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。
3. 大數據相關課程的學習
學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的課程學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要短。大數據部分課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分佈式存儲，以及海量數據分析分佈式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。
4. 實戰階段
不用多說，學習完任何一門技術，最後的實戰訓練是最重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。目前要找到可以讓自己操作的實際項目可能不太多，但是有一些資源比較好的培訓機構，是擁有大量實際的大數據項目的，選擇這種機構的另一個好處就是，我們可以學到任課老師的一些經驗。在實際練手的過程中，老師會教給你一些相應的技巧，或者是根據他們的經驗，教你一些捷徑。
一般來說，零基礎學習大數據大概就是分為這4個階段，學習大數據不是件容易的事，但是隻要你能多努力，積極地解決自己的疑惑，多練手，相信你一定可以掌握這門技術。
首先要掌握的就是Java語言和Linux操作系統，這兩個是大數據的基礎。學習順序的話不分前後的。
（1）Java：Java也有很多方向。JavaSE，JavaEE還有JavaME，大數據的話只需要學習Java標準版的JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts等在JavaEE方向，在大數據裡面不常用到。但是需要了解，想要成為成為人才的話可以要學習Hibernate或者Mybites的原理，不要只學習API。
（2）Linux：因為大數據相關軟件都是在Linux上面運行的所以，Linux要學習很紮實。它能讓你更好的理解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就能看懂腳本這樣更容易理解配置大數據集群。
大數據學習
- 第一階段 Java語言編程基礎：計算機基礎、編程基礎、面向對象、常用類、集合操作、IO操作。
- 第二階段 Javaweb核心技術：Java基礎增強、數據庫操作、前端技術基礎、Javaweb核心、Linux服務器、Javaweb綜合項目實戰。
- 第三階段 網站開發三大框架：項目構建及管理、數據庫操作框架、spring框架、Springmvc框架、CRM項目實戰。
- 第四階段 互聯網搜索及爬蟲：單機爬蟲開發、爬蟲高級開發、分佈式爬蟲、搜索系統技術、搜索系統框架、分佈式搜索系統。
- 第五階段 分佈式電商系統：電商基礎背景和項目需求分析、dubbo、angularJS、電商核心業務實現；Nginx、Hudson、solrCloud、keepalived、負載均衡、反向代理、高併發；redis Cluster、freemarker頁面靜態化、高併發；mycat數據庫、高併發；docker容器部署、熱部署、高併發。
- 第六階段 大數據離線計算：基礎增強、大數據平臺、數據收集、數據存儲、數據計算、數據管理、案例分析、數據分析、核心增強、核心提高。
- 第七階段 大數據實時計算：實時數據存儲、實時數據計算、實時計算案例、實時數據存儲、實時數據查詢、推薦系統開發。
- 第八階段 大數據內存計算：Scala語言基礎、spark基礎、sparkRDD、spark SQL、spark streaming、項目實戰階段。
- 第九階段 機器學習基礎：機器學習基礎概念、機器學習決策樹模型、機器學習KNN模型、機器學習SVM支持向量機、機器學習感知機與BP神經網絡。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平臺。包括HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是儲存數據的地方想我們的電腦硬盤一樣，都存儲在這個上面。MapReduce是對數據進行處理計算的，它的特點是不管多大的數據只要有時間就能跑完。YARN是體現Hadoop平臺概念的重要組件。
大數據中重要的要掌握的幾點：
Zookeeper：安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。需要把它安裝正確 ，讓它正常的跑起來。
Mysql：在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root密碼，創建數據庫。
Sqoop：這個是用於把Mysal裡面的數據導入Hadoop裡面。
Hive：和Pig同理，想要變得厲害可以都學習。
Oozie：可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本還能檢查你的程序執行的是否正確。
Hbase：這個是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫，是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的。所以可以幫你做數據排重，它與MYSQL相比存儲的數據量大。
Kafka：這個是隊列工具。可以利用它來做線上實時數據的入庫或者是入HDFS，與Flume的工具配合使用，專門用來提供對數據進行簡單處理。
Spark：這個工具是用來彌補MapReduce處理數據速度上的缺點，特點就是把數據裝載到內存裡面去計算。適合做迭代運算，Java語言或者Scala都可以操作它，他們都是用JVM的。
上面的知識點和線路圖你能完整的學下來掌握，基本去哪家企業都很搶手~
（你認為零基礎學習大數據有哪些方法！）
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