不邀自答！大数据方向的工作目前分为三个主要方向:01.大数据工程师02.数据分析师03.大数据科学家04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
由于本人曾是大数据工程师的角色，我就这个方向做一些介绍
本回答目录:一、大数据工程师的技能要求二、大数据学习路径三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）
一、大数据工程师的技能要求
附上二份比较权威的大数据工程师技能图（图侵删）
总结如下:
必须技能10条:01.Java高级(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive(Hql基本操作和原理理解）06.Kafka 07.Storm08.Scala需要09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
高阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径
由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。所以我主要分享一下自己的学习路劲。
第一阶段:01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）
第二阶段:03.Hadoop （董西成的书）04.HBase（《HBase权威指南》）05.Hive（《Hive开发指南》）06.Scala（《快学Scala》）07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了）
第三阶段:对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，
我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了
当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。
三，学习资源推荐:
01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆（技术博客）06.CSDN，51CTO 07.至于书籍当当一搜会有很多，其实内容都差不多。
最后但却很重要一点:要多关注技术动向，持续学习。
这么快破百赞了，又有了持续输出干货的动力。
