大数据工程师职业异常热门，不少年轻人都对大数据充满了憧憬。市场上大数据工程师岗位给的薪酬也十分吸引人，让不少人想去从事大数据工程师相关的职位。那么人们就会有一些疑问，大数据工程师好不好学的？那么下面介绍一下大数据工程师首要学习下面三个模块：
了解大数据基础部分
在学习大数据系统之前，有必要重点学习几项基础技术。包括Linux基础，基础开发语言(SQL基础，Java语言和Scala)，建议使用在线网站(如新手教程)来学习。
Linux基础:掌握Linux的基本操作命令，为以后的学习提供补充
SQL基础:大数据领域必备的开发语言，要求熟练掌握SQL语法和用法
Java Basics:大数据领域必备开发语言(分析岗位非必修)，熟悉
Scala基础:选择内容，主要是Spark/Flink方向可以学习
了解大数据收集和存储
进入大数据的数据采集和存储部分。您需要学习Hadoop、Hive/Hbase(数据存储引擎)和ETL(数据采集过程)的基础知识，这些是大数据系统的核心和基础部分，您需要掌握它们的原理。
Hadoop Basics:了解大数据基础组件HDFS、MR和Yarn的原理和实践
Hive:大数据存储和分析的关键技术组件。学习原则和实践
Hbase: Nosql列存储数据库在大数据领域，了解原理和实践
ETL:强调过程和原则的数据同步和集成
了解大数据管理和查询
数据采集和存储完成后，后续的管理和查询操作需要学习三部分:数据仓库系统、数据治理系统和OLAP查询。
数据仓库系统:掌握仓库系统构建和多维建模的理论知识和实践
数据治理体系:掌握企业数据治理体系的方法论和实践
数据OLAP查询:掌握几种OLAP查询引擎的主要类型，如麒麟、Clickhouse、Impala等
大数据工程师的职业发展
1.工资
作为IT行业的“大熊猫”，大数据工程师的收入可以说是同行业中的佼佼者。根据Nicole Yan的观察，目前国内有10%的IT、通信、行业招聘与大数据相关，而且这个比例还在不断上升。“大数据时代来得非常突然，”Nicole Yan说。“中国的发展势头迅猛，但人才非常有限。现在已经完全供不应求了。”
在美国，大数据工程师的平均年 薪高达18万美元左右，据了解，在国内顶尖的互联网公司，同级别大数据工程师的薪酬可能比其他职位高出20% ~ 30%，受到企业的高度重视。
2.职业发展路径
由于大数据人才数量较少，大多数公司的数据部门一般是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、高级研究员、部门主管三个层次。大公司可能会根据应用领域划分团队，而小公司可能需要身兼数职。一些非常重视大数据战略的互联网公司将设立一个新的高层职位，比如阿里巴巴的首席数据官。这个职位上的大多数人将从事研究，成为关键的数据策略师。
