A. 想转行到大数据开发需要学习哪些技术
如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。
比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。
如果你想要主攻spark方向，是要学习Scala语言的，每个方向要求的编程语言是不同的。
如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看自己未来的需求的。
大数据是需要一定的编程基础的，但具体学习哪一门编程，自己可以选择的。其实只要学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下的。
B. java转行大数据要学习哪些技术
对于Java程序员，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。
当然，hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎，对于大部分公司而言，并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程，你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展，则你需要掌握更多的算法相关的知识。
对于数据挖掘工程师而言，虽然也需要掌握编程工具，但大部分情况下是把hadoop当做平台和工具，借助这个平台和工具提供的接口使用各种脚本语言进行数据处理和数据挖掘。因此，如果你是往数据挖掘工程方向发展，那么，熟练掌握分布式编程语言如scala、spark-mllib等可能更为重要。
Java程序员转大数据工程师的学习路线图：
第一步：分布式计算框架
掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等；
第二步：算法和工具
学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
第三步：数学
补充数学知识：高数、概率论和线代
第四步：项目实践
1)开源项目：tensorflow：Google的开源库，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备；
2)参加数据竞赛
3)通过企业实习获取项目经验
如果你仅仅是做大数据开发和运维，则可以跳过第二步和第三步，如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘，那么第三步也可以先跳过。