学习大数据开发Java需要遵循一定的步骤，以下是一个结构化的学习路径，你可以根据自己的情况调整：
第一阶段：Java基础
学习Java基础语法 ：包括数据类型、控制结构、类和对象等。掌握Java高级特性：
如多线程、异常处理、集合框架等。
理解Java内存管理：
了解Java的垃圾回收机制和内存分配策略。
第二阶段：Java进阶与大数据平台
学习Linux操作系统：
掌握基本的Linux命令和操作。
学习数据库操作：
熟悉SQL以及数据库的基本操作。
学习版本控制工具：
掌握Git等版本控制工具的使用。
学习大数据框架
Hadoop：
了解Hadoop生态系统，学习HDFS、MapReduce等核心组件。
HBase：学习HBase数据库及其API。
Hive：掌握Hive数据仓库工具的使用。
Spark：学习Spark大数据处理框架。
第三阶段：实战项目与深入学习
参与实际项目：
通过实际项目来锻炼Java开发能力和大数据处理能力。
加入开源项目：
参与大数据相关的开源项目，积累实践经验。
持续学习新技术：
关注大数据领域的最新技术动态，如Flink、Kafka等。
第四阶段：技能提升与知识拓展
学习数据结构与算法：
提高解决问题的效率。
学习软件工程：
了解软件开发的生命周期和最佳实践。
学习大数据分析工具：
掌握数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。
学习资源推荐
书籍：《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》、《HBase权威指南》、《Hive开发指南》、《Spark 快速大数据分析》。
在线课程：网上有许多免费或付费的大数据相关课程，如Coursera、Udacity、慕课网等。
博客与教程：关注技术博客，如Medium、InfoQ等，学习最新的技术文章和教程。
学习建议
理论与实践相结合：边学边做，通过实际代码来巩固理论知识。
持续学习：大数据技术更新迅速，需要不断学习新知识。
建立知识体系：理解不同技术之间的关联，形成系统的知识体系。
请根据自己的学习习惯和进度，合理安排学习计划。