大数据概述

大数据，又称为巨量材料，是指数据量庞大（达到PB级别）、来源广泛且种类繁多（包括日志、视频、音频等）。现阶段的数据处理框架主要针对PB级别的数据进行处理。

从专业角度讲，大数据（Big Data或Mega Data）指的是需要新处理模式才能具备更强决策力、洞察力及流程优化能力的信息资产。大数据具备五个关键特征：数据量大（Volume）、处理速度快（Velocity）、多样性（Variety）、价值密度低（Value）以及真实性（Veracity）。

学习大数据所需的语言基础

要学习大数据，必须掌握Java、Python和R语言的基础知识。

Java基础

学习Java时，只需掌握Java SE部分。Java Web和Java EE对于大数据处理并不常用。掌握Java SE后，可以理解Hadoop框架。

Python基础

Python是一种易于学习的语言，难度相对较低。Python虽然直观易懂，但在大数据领域，仍需掌握Java。一旦掌握了Java，学习Python将变得简单，大约一周时间即可掌握。

R语言

虽然R语言也可以学习，但推荐优先学习Java。因为Java在大数据领域应用广泛，尤其是Hadoop框架的底层代码全部由Java编写。即使学会了R语言，也可能无法完全理解Hadoop框架。

大数据的职业发展路径

学习大数据后，可以直接担任大数据开发工程师，积累一定经验后，还可以晋升为算法工程师。以下是大数据领域的几个主要岗位：

• 大数据开发工程师
• 数据分析师
• Hadoop开发工程师
• Spark开发工程师
• 数据仓库开发工程师
• 数据清洗工程师（ETL）
• 大数据架构师
• 算法工程师

大数据的优势

大数据受到国家的大力扶持，许多资源都投入到大数据领域。例如，大数据中心在贵州设立，人工智能和云计算均依托于大数据技术，因此需要大量大数据人才。

薪资待遇

一线城市的大数据相关岗位平均月薪在12,000至15,000元之间，北京则更高，平均月薪约17,000元。大数据算法工程师的年薪通常在30万至50万元之间。

学历和专业要求

虽然高中毕业生也可以找到相关工作，但大专及以上学历更有优势。尽管本科学历有助于理解一些概念，但实际操作技能更多需要在工作中积累。

大数据的学习路径

学习大数据需要经历以下几个步骤：

1. 掌握基础编程语言（如Java）
2. 掌握基本的编程技能（如Linux操作、数据库操作、Git操作）
3. 熟悉各种大数据框架（如Hadoop、Hive、HBase、Spark）

有了Java基础，学习大数据就会轻松许多。真正的学习不仅仅停留在理论层面，还需要结合实际项目进行实践。例如，Spark框架目前支持Java、Scala和Python开发。

大数据的学习路径图

以下是阿里前架构师总结的高效学习路径图，按照这个思路学习即可。

从零基础开始学习大数据

尽管大数据需要一定的Java基础，但零基础的朋友也可以学习。我们准备了从零开始学习大数据所需的资料和视频教程，请大家领取。

获取资料的方法

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