谢谢邀请回答！！！
俗话说：兴趣是第一老师。偶认为，当你选择学习一门课程和技能时，你的个人兴趣是至关重要，对于学习像大数据这样抽象的技能更是如此。那么，如何学好大数据呢？偶建议主要有以下3个方面：
1.学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础。主要深入学习Java的标准版JavaSE就可以，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts等课程了解就可以，当然学习Hibernate或Mybites的原理也有必要，增加你对Java操作数据库的理解，同时要学好Linux，对你快速掌握大数据相关技术有很大的裨益，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase等大数据软件的运行环境和网络环境配置。
2.当大家掌握了大数据的基础后，还需学习哪些大数据技术？当然最关键的是学习Hadoop技术，它包括：HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方，MapReduce是对数据进行处理计算，YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件，有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了。
3.学了以上大数据的技能后，可以作为你学大数据的一个节点。可以主要考虑进一步学习以下几个技能：
（1）学习Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时，就会用到它，以后要学的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息。
（2）学习Mysql：大家学习完大数据的处理知识后，接下来要学习小数据的处理工具mysql数据库，你能在Linux上把它安装好，运行起来，配置简单的权限，修改root密码，创建数据库。
（3）学习Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里，也可以直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上。
（4）学习Hive：对于会SQL语法的来说，它就是神器，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。
（5）学习Oozie：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，如出错会给你发报警，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。
（6）学习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，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。
（7）学习Kafka：数据多了同样也需要排队处理，利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，可以与Flume的工具配合使用。
（8）学习Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，其特点主要有：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。
总而言之，要学好大数据这门课程，不但要有刻苦认真、持之以恒的学习精神，而且还要向该行业的高手们讨教学习经验，采取理论知识与实操相结合的学习方法等，偶相信你的付出必有所收获！！???
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