一、大数据入门的前期准备工作
1. 了解什么是云计算
2. 了解什么是虚拟化
3. 学习Linux操作系统
4. 具备扎实的JAVA基础
二、认识大数据
浏览以下文章，你可以对大数据的概念、大数据涉及的技术、大数据的重要性、大数据架构、大数据实例等等方面，对大数据进行一个全面的了解。
《不懂这25个名词，好意思说你懂大数据？》
《大数据基本概念及技术》主要介绍：基本概念、大数据的技术、大数据的影响等
《大数据对你来说意味着什么？》主要介绍：大数据实例、大数据类型、大数据架构等
三、学习hadoop
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《Hadoop简介》
《Hadoop系统架构》
《浅析Hadoop框架设计》
四、学习Spark
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《Hello Spark! | Spark，从入门到精通》本文章由浅入深为大家介绍了 Spark，从框架入门到底层架构的实现
《Spark架构原理》本文总结了Spark架构原理，其中主要包括五个组件：Driver、Master、Worker、Executor和Task，简要概括了每个组件的作用，以及总结提交spark程序之后，这五个组件运行的详细步骤。
专栏：《Spark学习技巧》
五、Storm
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《Storm概述》
本文介绍了Storm是什么，应用场景有哪些？Storm有什么特点？spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，Storm如何跟踪这条消息树的？Storm本地模式的作用是什么？
《Storm介绍及原理》本文从概述、Storm组件、入门案例等方面对Storm进行了系统介绍。
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大数据作为目前热门岗位和职业，分工越来越精细，入门根据职业方向有不同的发展路线。
大数据职业方向总体可分为2大方向5大职业。2大类分别为技术类和业务类。
其中，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据
一、技术方向
技术类方向是数据界的码农、程序员。
1、数据平台研发路线
职责：主要负责大数据技术的产品化，包括开源技术框架的研究、封装和开发。
入门：google 三篇大数据论文（Mapreduce、BigTable、GFS），系统性了解大数据技术体系（spark、hadoop、hbase等技术），通读一遍各技术框架的技术文档，知道每项技术能够解决什么问题，其实现原理，优缺点等；能够调用各技术框架API进行功能封装。
进阶：能够优化开源框架性能及完善开源技术、作为开源社区的commiter
发展：数据平台研发架构师、数据平台产品经理
2、数据开发路线
职责：也叫ETL工程师，主要负责使用大数据技术采集、处理、分析数据；
入门：同数据平台研发工程师，并熟练使用SQL、存储过程；
进阶：技术选型、技术架构设计、数据架构设计、平台性能调优
发展：数据架构师、大数据DBA
3、数据算法路线
职责：俗称调参工程师，主要负责使用机器学习算法建模，处理业务需求，基于算法引擎封装算法工具。
入门：python语言，sklearn、tensorflow等算法引擎，熟悉决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络等各种算法原理和适用场景；
进阶：业务建模、调参
发展：数据科学家
4、数据可视化路线
职责：主要负责数据可视化应用开发
入门：各种数据可视化图表适用场景、echarts框架、vue、BI工具
进阶：数据应用可视化UIUE设计、大屏展现设计
发展：数据艺术家
二、业务类
1、数据分析路线
岗位：主要负责结合业务问题，使用大数据分析、制作数据分析报告、规划数据应用
入门：熟悉各种分析图表、数据分析工具、具备数据分析报告撰写能力等
进阶：熟悉各种算法概念及使用场景、具备敏锐的业务思维、管理思维和应用规划能力
发展：数据咨询师、数据产品经理
以上，希望有帮助，谢谢。