在语言基础之上，务必熟悉云端工作，因为现代大数据离不开云端。建议尝试在AWS、SoftLayer等云平台处理小型数据集，多数平台提供学生免费层级，虽然可暂跳过，但面试前必须在云端有过实操经验。
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最后学习JavaWeb相关技术，包括HTML、CSS、JavaScript、JSP、JDBC，以及Spring、Hibernate、Struts框架。同时深入数据库知识如Oracle的触发器、序列、存储过程，并掌握设计模式、面向对象设计及UML，此时会发现学习量呈指数增长。
接着需要了解分布式文件系统，如流行的Hadoop分布式文件系统。此阶段还可学习与你领域相关的NoSQL数据库，可根据兴趣方向选择。随后需决定处理数据流还是静态大量数据，若选择数据流开发实时分析，建议走Kafka路径。
关于网络编程，建议看看《微博是怎样炼成的》一书，复习Socket编程、线程、IO及计算机网络知识，Java通常不需深入底层。另外可参考《TCP/IP详解：卷1协议》了解细致原理，虽基于Unix C语言实现，但有助于理解协议。
针对零基础想学大数据但不想立刻系统学习的朋友，建议先掌握Bash脚本编程，这是处理大数据的基本要求，必须熟悉Linux环境。同时，核心大数据技术多用Java或Scala编写，若不想用这些语言，可选择Python或R，推荐从Python或Java入手。