基础知识学习：如果您此前对于数据库等方面的知识没有涉及，在学习大数据之前，建议先掌握基本的数据库知识，例如目前流行的关系型数据库管理系统MySQL， 非关系型数据库MongoDB，开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库Redis等相关的知识。

Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。由于Java目前有不同的方向，如果是关于大数据方面可以着重学习标准版JavaSE。能够熟练掌握Linux系统，由于大数据相关的软件都是在Linux上运行，因此能够熟练使用Linux系统对大数据相关软件的操作相当重要，也能够对后面学习理解hadoop、HBase等大数据的软件的运行原理。

Scala基础：Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

Hadoop技术模块：Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。它拥有高容错率的特点，设计是用来部署在低廉硬件上；这个平台目前已经成为了大数据的代名词，通过对Hadoop的学习就能够明白并使用大数据；

Spark技术模块：Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

大数据项目实战：在经过以上的学习之后，需要进行大数据项目的实践，通过进行建模、分析和运算最终将学到的知识用于实践当中。