大數據學習可以從最基礎的java語言入手，然后去學習Linux&Hadoop生態體系，一些分布式的技術理念，再然后就是學習機器學習，深度學習算法。

階段一、大數據基礎——java語言基礎方面

（1）Java語言基礎

Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

（2）JavaWeb和數據庫

數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

推薦書籍：

《Effective Java中文版》（第2版）

這本書是學習java必備書籍，看完這本書也就掌握了入門的基礎知識。

階段二、 Linux&Hadoop生態體系

學習大數據離不開hadoop，圍繞hadoop有一套生態體系，分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架需要了解并掌握。

推薦書籍：

1、《Big Data》

2、《Hadoop權威指南》

3、《Hive編程指南》

階段三、 分布式計算。

（1）分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算等

（2）storm技術架構體系

Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper集群

推薦書籍：

1、《Learning Spark》

2、《Spark機器學習：核心技術與實踐》

階段四、機器學習和深度學習算法的學習，可以更好的利用大數據去處理問題。