如何选择一门好的大数据课程？其实我们在学习任何一门技术的时候一定要了解这个技术是做什么的？自己学习的目的是什么？如何开始学习不然很容易半途而为，最后把自己学晕了。

一、首先你要知道你学习目的是什么？

大数据是一门非常专业的课程，想要深入学习，那么你要学习的东西非常多。所以首先你要清楚，你想学习到什么程度？如果只是拓宽知识面或者提升职业技能，那么学习入门级课程，已经可以让你在工作中使用，比如利用大数据进行数据处理和分析。如果你确定以后要从事大数据行业的工作，那么恐怕你要下一番苦功夫。毕竟如果学一下就会了，那么大数据行业现在恐怕已经被挤破门槛了。

知道了学习目的，那么如何开始学呢？

作为零基础新手小白，要进入一个新的技术领域，首先心理上要有充分的准备，因为学习是需要足够的时间和精力投入的。另外关于学习方法，有的人习惯购买视频或书籍自学，有的人喜欢跟着老师学。如果选择自学，一定要有一个完善的学习规划。可以多利用网络资源，多逛技术论坛，可以多参考前辈的学习路线和方法，结合自己的实际情况，作出量化指标，长期坚持，实现从量变到质变。

但是我个人认为除非自控力特别强的人，还是跟着老师学习比靠谱，毕竟大数据对实际操作要求的比较高。一方面同学间可以互相激励，交流，避免在学习中自制力不够的问题。另一方面，当你遇到问题时老师能及时帮你解决，还能节约时间，避免走弯路。

到底大数据学习都需要学习什么？

1)学习一门计算机的编程语言：建议先学习Java或Scala。

2)学习计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理，建议学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个。

3)分布式存储框架：建议学习HDFS。

4)资源调度框架：建议学习YARN。

5)分布式协调框架：建议学习Zookeeper——太多大数据框架都需要它了，比如Kafka, Storm, HBase等。

6)KV数据库：典型的就是memcache和Redis了，特别是Redis简直是发展神速，建议学习Redis，如果C语言功底好的，熟读源码，反正源码也不多。

7)列式存储数据库：建议学习HBASE，这是目前应用最广泛的开源列式存储。

8)消息队列：大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。建议学习Kafka，不仅仅好找工作，还能触类旁通进一步理解基于备份日志方式的数据处理模型。