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0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：
一门基础编程语言，Java或者Python
Linux基本操作
大数据相关的工具集：
Hadoop
HBase
Hive
Kafka
Storm/Spark
Sqoop/Flume/Oozie/Hue等
一些高阶技能能让你更进一步：
机器学习，算法，mahout，MLlib
R
Lambda
Kappa
Kylin
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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今时今日，我们打开任何一个招聘的软件可以看到，具有相同技术经验的 大数据开发人员，比基础的Java、python等开发人员薪资高出许多，大数据开发人员，目前已成为互联网行业的香饽饽。
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时至今日，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。