5. hadoop,hive之類的需要學習嗎,？

我覺得應當學習,，首先Hadoop和Hive很簡單（如果你用AWS的話你可以開一臺EMR,，上面直接就有Hadoop和Hive,，可以直接從使用學起）。

我覺得如果不折騰安裝和部署,，還有Linux和MySQL的經(jīng)驗,，只要半天到一天就能熟悉Hadoop和Hive的使用（當然你得有Linux和MySQL的基礎，如果沒有就先老老實實的學Linux和MySQL,，這兩個都可以在自己的PC上安裝,，自己折騰）。

Spark對很多人來說才是需要學習的,，如果你有JAVA經(jīng)驗大可以從JAVA入門,。如果沒有那么還是建議從Scala入門，但是實際上如果沒有JAVA經(jīng)驗,，Scala入門也會有一定難度,，但是可以慢慢補。

所以總的來說Spark才足夠難,，以至于需要學習,。

最后的最后我有一些建議。第一要對自己有一個系統(tǒng)的認知,，自己的編程水平夠么,，SQL會用么，Linux會用么,，能流暢的看英文文檔么,？

如果上面任何一個問題的答案是No，我都不建議直接轉行或者申請高級的數(shù)據(jù)挖掘職位（因為你很難找到一個正經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘崗位,，頂多是一些打擦邊球的崗位,，無論是實際干的工作還是未來的成長可能對你的幫助都不大）。

無論你現(xiàn)在是學生還是已經(jīng)再做一些前段后端,、運維之類的工作你都有足夠的時間補齊這些基礎知識,。

補齊了這些知識之后，第一件事就是了解大數(shù)據(jù)生態(tài),，Hadoop生態(tài)圈,，Spark生態(tài)圈，機器學習,，深度學習（后兩者需要高等數(shù)學和線性代數(shù)基礎,，如果你的大學專業(yè)學這些不要混）,。

選定其中一個方向做一些鉆研和學習，網(wǎng)上有很多現(xiàn)成的資料（基本上是英文的,，所以我說了,，不能看英文的趕緊去背單詞），科學上網(wǎng)用谷歌這個大家都懂,。希望我的建議能對你有一些幫助,。