大数据专业若致力于开发岗位，需掌握以下技能：
1. **编程语言**：重点学习Java，因其跨平台应用能力，易于上手，并且适用于大数据领域的开发、分析、运维工作。Python的数据处理技能也应掌握，因为其在数据分析和机器学习方面应用广泛。
2. **大数据技术栈**：深入学习Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka等，理解其原理和使用方法。这些技术构成了大数据生态系统的核心。
3. **机器学习**：了解常用数学知识和Python语法，以便在实际项目中应用机器学习技术。
4. **云计算与容器技术**：掌握虚拟化技术、云运维、容器docker和监控等，这些是大数据开发不可或缺的技能。
5. **经典书籍**：推荐阅读《大数据时代》、《Flink入门与实践》、《Kafka入门与实践》以及《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》等，这些书籍能提供深入的理论知识和实践经验。
6. **学习路线图与资源**：结合专业课程，构建Java、Linux系统、Hadoop技术栈（HDFS、MapReduce、Yam）、数仓（Hive）与实战项目、大数据生态圈框架（Flume、Sqoop、Azkaban、Oozie、Hue）、NoSQL数据库（Redis、Hbase）与消息队列（Kafka、Elasticsearch）等学习路径。观看相关的在线课程视频，如大数据Flume、Sqoop、Azkaban、生态圈工具Oozie、Hue、NoSQL数据库与消息队列等，以获得实践操作的指导。
7. **Scala语言与Spark**：学习Scala语言，了解其面向对象编程和函数式编程思想，以及Spark框架的使用。通过Spark实战项目进一步提升技能。
8. **实时处理框架Flink**：掌握Flink的使用，以及其在实时处理场景下的应用。
以上技能与资源将助你搭建起大数据开发所需的知识体系，为进入开发岗位奠定坚实基础。
