近年来随着大数据概念的不断兴起，越来越多的年轻人开始注意到这个行业，并被这个行业的前景、待遇所吸引，加入到这个行业里来。
确实，大数据行业的吸引力一直居高不下，除了优秀的发展前景之外，居高的就业薪资也是一大重点。
据统计，在美国，大数据工程师平均年薪高达21.5万美元；在国内，大数据开发工程师在一线城市平均月薪都超过了2万元。
而那些有3-5年工作经验的资深工程师，年薪突破30万以上是轻轻松松，甚至我们还会看到年薪百万级别的大数据专家。
在二线城市，大数据工程师的工资也普遍超过其他岗位。比如南京、西安、青岛这样的城市，薪资区间大概位于1-1.5万元。
在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，也会更受企业重视。
大数据岗位如此优渥，那么想要成为一个合格的大数据从业者，需要掌握什么技能呢？
其实算起来大数据需要学习的内容有很多。
如果是已经有开发经验的朋友，比如做过java开发，那么就可以省去前期基础的语言学习部分，直接深入了解大数据相关的技术。
如果是零基础的学习者，就需要从基础开始学起，由浅入深，循序渐进的入门，从而扎实的掌握大数据技术。
学习大数据的基础是Java语言和Linux操作系统。
零基础需要从这两项基础开始学习，学习顺序不分先后，一般都会选择先从java语言开始学习。
有人可能没有计算机基础，担心自己会在这方面卡壳，其实大可不必忧虑，因为Java方面，只需学习基础性的一些内容，侧重学习标准版JavaSE，其他Java方向的技术在大数据技术中运用较少，可适当减少投入精力，仅作了解即可。
Linux基础是必须深刻掌握的技术。
由于大数据相关软件基本都在Linux操作系统上运行，所以LINUX系统也是大数据必学的基础，需要扎实的掌握，以便后续深入学习真正的大数据技术。
学会这两项基础后，接下来就需要学习大数据相关的工具了。Zookeeper，Mysql，Sqoop，Hive，Oozie，Hbase，Kafka，Spark等等。
大数据行业从业者学习的就是大数据工具的使用，这些工具由Java等语言编写，是现成的，直接可以拿来使用。
当然，对于大数据开发工程师来说，他的工作内容就是编写这样的工具，是更加深入、难度更高的工作岗位。
对于普通人来说入行大数据的最优解就是ETL工程师。
它有着和大数据工程师一样的发展属性，还有独特的优势——好入门，对于学历、专业也没有太大的限制，后续既可以在ETL领域深耕，也可以转到其他大数据岗位，是入行大数据的不二之选。
