零基础可以学习Java大数据吗?大数据飞速发展让越来越的小伙伴加入Java大数据的行业，但是零基础可以学习Java大数据吗?能学会吗?这也是很多零基础的小伙伴所担心的问题，接下来小编给大家介绍一下学姐学习Java大数据的历程。
大专毕业转做大数据前景如何?
一、Java大数据学姐学习历程
大专毕业六年，大学修的计算机应用专业，目前主要在大数据方面工作。
大数据最火的时候是前两年，近两年是AI独占鳌头。如果说前景，大数据目前应该属于沉淀期，在往后几年，大数据的作用和地位会越来越明显。特别是随着AI的发展，必定离不开大数据的支持。题主可以对这块放心。
零基础也可以学习Java大数据，主要看学习能力如何。数据工作分为多种，从基础的数据开发工程师到数据科学家，每一种需要掌握的技能和侧重点都不相同。应结合自身擅长的方向，来选择入门职业。要明白自己对编程和算法有兴趣，还是更偏向于可视化、ETL等方向，以此来决定入门。
以上希望对题主有所帮助。
Java大数据无疑是当下的IT热门岗位，大专且零基础学习Java大数据无大碍，Java大数据是个生态体系，不是单一的编程开发或者数据分析，可以灵活转行切入，根据自己的情况进行选择。
二、Java大数据岗位的难度分析
大数据岗位和难度大致可分(序号无前后之分)：
1、难度4颗星：以后端开发为主的“开发工程师”，基于Hadoop体系搭建与系统开发。
2、难度3颗星：以前端展示为主的“可视化工程师”，基于web、手机端界面将数据可视化呈现出来。
3、难度2颗星：以数据采集为主的“数据采集师”，利用现成爬虫工具，自己编程实现的爬虫工具，针对互联网信息、数据进行自动化、批量采集。
4、难度1颗星：以数据清洗和分类为主的“数据清理师”，利用现成清洗工具、自己编程的脚本等工具，将原始数据(未处理过的)清洗成规范的、可利用的数据。
5、难度2颗星：以初级数据分析为主的“数据分析师”，利用现成的行业数据分析工具、Python语言编程进行初级数据分析模型、数据分析要求达成初期需求。
6、难度5颗星：以高级数据分析为主的“数据分析工程师”，通过科学数据建模、Python语言编程进行数据深度分析与挖掘。
任何一个岗位和主攻方向都会是未来大数据发展不可或缺的，大数据生态体系还有许多细分领域，欢迎步入大数据行业。
零基础学习Java大数据需要有一定的Java基础，如果你在学习的过程中遇到问题，或者你想快速学习Java大数据选择昆明北大青鸟Java大数据培训机构是你不二的选择，2月免费体验营马上就开课啦!你可以填写下面的表单报名参加Java大数据免费体验营。
我们在前文中给大家简单介绍了关于大数据运维师的一些基本技能需求的内容。
下面我们就一起来了解一下，在学习大数据的时候不同学习阶段都需要了解哪些知识。
数据存储阶段：SQL，oracle，IBM等等都有相关的课程，山西java课程培训机构http://www.kmbdqn.cn/建议根据公司的不同，学习好这些企业的开发工具，基本可以胜任此阶段的职位。
数据挖掘清洗筛选：大数据工程师，要学习JAVA，Linux，SQL，Hadoop，数据序列化系统Avro，数据仓库Hive，分布式数据库HBase，数据仓库Hive，Flume分布式日志框架，Kafka分布式队列系统课程，Sqoop数据迁移，pig开发，Storm实时数据处理。
学会以上基本可以入门大数据工程师，如果想有一个更好的起点，建议前期学习scala编程，Spark，R语言等基本现在企业里面更专业的技能。
数据分析：一方面是搭建数据分析框架，比如确定分析思路需要营销、管理等理论知识还有针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
产品调整：经过分析后的数据交由老板和PM经过协商后进行产品的更新，然后交由程序员进行修改(快消类进行商品的上下架调整)。
接着再来了解大数据需要掌握那些技术Hadoop核心(1)分布式存储基石：HDFSHDFS简介入门演示构成及工作原理解析：数据块，NameNode,DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、HDFS常用设置JavaAPI代码演示(2)分布式计算基础：MapReduceMapReduce简介、编程模型、JavaAPI介绍、编程案例介绍、MapReduce调优(3)Hadoop集群资源管家：YARNYARN基本架构资源调度过程调度算法YARN上的计算框架离线计算(1)离线日志收集利器：FlumeFlume简介核心组件介绍Flume实例：日志收集、适宜场景、常见问题。
(2)离线批处理必备工具：HiveHive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之AccessLog分析HiveDDL&DML介绍视图函数(内置，窗口，自定义函数)表的分区、分桶和抽样优化。
如今大数据发展得可谓是如日中天，各行各业对于大数据分析和大数据处理的需求也是与日俱增，越来越多的决策、建议、规划和报告，都要依靠大数据的支撑，学习大数据成了不少人提升或转行的机会。因此，入门大数据开始成为很多人的第一步，下面给大家讲讲，究竟大数据入门，首要掌握的知识点有哪些，如何一步一步进阶呢？
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
