五个月成为一名大数据工程师，需要具备什么条件？
大数据现在愈演愈烈，很多人都想学习大数据，但是又不知道如何下手，作者今天就总结了学大数据应掌握的知识体系。下面我们就来看看吧。
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
大数据是我们如今比较火的一个发展方向
原因有以下：
大数据的学习是有条件限制的，首先你需要是一名普通的工程师，如果你是Java工程师的话更好，但如果你是小白的话，那就只能成为一名工程师的后再来学习大数据吧。
一、认识大数据
大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，
数据来源广;
数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);
数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);
数据增长速度快。
而针对以上新的特征需要考虑很多问题：
例如，数据来源广，该如何采集汇总?采集汇总之后，又该存储呢?数据存储之后，该如何通过运算转化成自己想要的结果呢?
对于这些问题，我们需要有相对应的知识解决。
二、大数据所需技能要求
Python语言：编写一些脚本时会用到。
Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。
Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。
Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。
必须掌握的技能：
Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
高阶技能6条：
机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio
三、学习规划
第一阶段：linux系统
本阶段为大数据学习入门基础课程，帮大家进入大数据领取打好Linux基础，以便更好的学习Hadoop、habse、NoSQL、saprk、storm等众多技术要点。
另：目前企业中无疑例外是使用Linux来搭建或部署项目的
第二阶段：大型网站高并发处理
本阶段的学习是为了让大家能够了解大数据的源头，数据从而而来，继而更好的了解大数据。通过学习处理大型网站高并发问题反向的更加深入的学习Linux，同事站在了更高的角度去触探架构
第三阶段：Hadoop学习
1、Hadoop分布式文件系统：HDFS
详细解剖HDFS，了解其工作原理，打好学习大数据的基础
2、Hadoop分布式计算框架：MapReduce
MapReduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的
3、Hadoop离线体系：Hive
hive是使用SQL尽心计算的Hadoop框架，工作中经常会使用，也是面授的重点
4、Hadoop离线计算体系：HBASE
HBASE的重要性不言而喻，即便是工作多年的大数据工程师也是需要去重点学习HBASE性能优化的
第四阶段：zookeeper开发
zookeeper在分布式集群中的地位越来越突出，对分布式应用的开发也提供了极大的便利，学习zookeeper的时候，我们主要学习zookeeper的深入，客户端开发、日常运维、web界面监控等等。学好此部分的内容对后面技术的学习也是至关重要的。
第五阶段：elasticsearch分布式搜索
第六阶段：CDH集群管理
第七阶段：storm实时数据处理
本阶段覆盖storm内部机制和原理，掌握从数据采集到实时极端到数据存储再到前台展示，一人讲所有的工作全部完成，知识覆盖面广
第八阶段：Redis缓存数据库
对Redis做个全部的学习，包括其特点、散列集合类型、字符串类型等等，最后到优化，做个详细的学习
第九阶段：spark核心部分
本阶段内容覆盖了spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。
在了解了以上知识点后，云计算机器学习的部分也是至关重要的。通常在云计算这部分内容，我们会对Docker、虚拟化KVM、云平台OpenStack做个了解和学习，防止在以后的工作中会遇到
好了，大数据的学习体系就简单的为大家分享到这里。
总结
在技术行业里面，每天都会有新的东西出现，需要关注最新技术动态，不断学习。任何一般技术都是先学习理论，然后在实践中不断完善理论的过程。
如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程。
快速学习的能力、解决问题的能力、沟通能力在这个行业是真的非常重要的指标。
要善于使用StackOverFlow和Google来帮助你学习过程遇到的问题。
以上是我们对大数据学习的总结，当然我们也提到了，并不是说零基础的就可以直接学习，需要有编程的基础，要先掌握扎实的编程基础，在此建议学习Java，成为一名工程师的时候，有一定编程经验，自学起来也相对比开始要简单一点，然后对大数据有兴趣或者想要进入这个行业的就可以去学习了。