最近几年，大数据火了起来,吸引着越来越多的人加入到学习大数据的队伍之中,其中零基础的小白也有不少，甚至有的连编程语言不太了解，所以说有些同学就对自己失去了信心，认为自己学习不了大数据，那么这肯定是错误的。
大数据到底应该如何学习？大数据的架构在什么介质之上？应用在什么场景？
当你已经足够了解什么是大数据，大数据是做什么的之后。
自己也感兴趣，那么恭喜你。接下来你就要进入整个大数据之旅了，你想进入到大数据行业那么肯定要学会写程序，也就是编程语言,那么我们该学什么编程语言呢？
大数据技术与编程语言的关系？
从技术层面来说，编程语言（ Java,python,R,Go语言 ... ）对于大数据开发来讲只是一个工具而已。 其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势！
往大数据方向发展，需要掌握的基本技能有：
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一门基础编程语言，Java或者Python\
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Linux基本操作
大数据相关的工具集：\
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Hadoop\
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HBase\
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Hive\
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Kafka\
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Storm/Spark\
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Sqoop/Flume/Oozie/Hue等
一些高阶技能能让你更进一步：\
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机器学习，算法，mahout，MLlib\
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R\
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Lambda\
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Kappa\
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Kylin\
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Alluxio
看上去需要掌握的技能很多，但只要你有心，掌握了方法，都绝不会有问题！
不管是初学者还是资深程序员,应该专注于 <语言特性> ,而不是纠结哪类语言,只有这样才能达到融会贯通,拿起任何语言基本上都会用,并写出高质量的代码 哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础 也是可以学会的
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今日，大数据工程技术已经成熟，各种应用场景的结合正方兴，大数据人才缺口也依然巨大。如果我们能看到大数据和你所在领域结合的机会，我们就可以找到一次出人头地的机会。
