学会大数据开发需要系统学习、实践积累和持续学习，具体方法如下：
一、核心学习路径
掌握编程语言 以Java或Python为基础，学习数据类型、控制流、函数等核心概念，通过编写小程序（如数据分析工具）巩固理解。
理解大数据基础理论
学习Hadoop、Spark等框架，掌握分布式存储（HDFS）、计算（MapReduce）及数据处理流程，结合Linux操作系统使用经验。
理论与实践结合
- 完成课程项目，如数据清洗、分析报告生成等，提升动手能力。
- 参与开源项目或自主开发，解决实际问题并积累经验。
二、学习方法与资源
系统学习与自学结合
- 通过官方文档、在线课程（如Coursera、Udacity）系统学习。
- 阅读专业书籍（如《大数据技术实战》），结合视频教程加深理解。
多渠道交流与求助
- 加入技术社区（如Stack Overflow、传智播客），参与讨论并解决编程问题。
- 与同行交流经验，关注行业动态（如技术博客、研讨会）。
三、进阶与持续提升
培养数据思维
学会从海量数据中提取价值，通过案例分析培养洞察力。
关注技术前沿
持续学习新框架（如Flink、Kafka），关注行业趋势，保持技术竞争力。
总结：
大数据开发需从编程基础到框架技术系统学习，通过实战项目巩固能力，并保持持续学习以适应技术更新。选择权威课程和社区资源是关键。