从零开始学习大数据开发是一个系统而复杂的过程，涉及多个方面的知识和技能。以下是一个大致的学习路线和时间规划，但请注意，实际所需时间和进度可能会因个人基础、学习能力和投入时间的不同而有所差异。

一、基础知识储备（1-3个月）

1. 编程语言基础

Python：作为大数据领域的主要编程语言之一，掌握Python是必要的。可以通过在线课程或书籍如《Python编程快速上手》来学习。Java：虽然在大数据领域使用较少，但了解Java基础知识有助于理解其他语言的实现方式。

2. 数据结构与算法

数据结构：数组、链表、栈、队列、哈希表等。算法：排序、搜索、图算法等。

3. 计算机科学基础

操作系统：了解操作系统的基本概念和原理。计算机网络：基本的网络知识，了解tcp/ip协议。数据库：了解关系型和非关系型数据库的基本概念。二、专业课程学习（4-6个月）

1. 大数据框架

Hadoop：HDFS、MapReduce、YARN等核心组件。Spark：与传统Hadoop相比，Spark在数据处理速度上有显著提升，适合处理大规模数据集。

2. 大数据技术栈

数据存储：了解NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等。数据集成：ETL工具的使用，如Flume、Kafka等。数据可视化：BI工具如Tableau、Power BI等。

三、项目实践（7-12个月）

1. 个人项目

小项目：从简单的数据分析到机器学习模型的开发。开源贡献：参与开源项目，如Apache Spark、Hadoop等，贡献代码或文档。

2. 实习经验

公司实习：在大数据公司实习，获得实战经验。项目参与：加入公司的大数据项目，实际操作大数据技术。四、持续学习和深化（1年以上）

1. 新技术跟进

云计算：AWS、Azure、Google Cloud等云平台的使用。人工智能：深度学习、机器学习等。物联网：IoT数据采集与分析。

2. 认证考试

参加认证考试：如Oracle Certified Professional, Microsoft Certified: Data Analyst等。

3. 社区参与

技术社区：如Stack Overflow、GitHub、Reddit等，积极参与讨论和解决问题。五、总结从零开始学习大数据开发需要时间、耐心和持续的努力。建议制定一个合理的学习计划，逐步深入各个知识点，并通过实践项目来巩固所学。同时，保持对新技术的关注，不断学习和进步。