作为一名大数据方向的研究生导师，我来回答一下这个问题。
从大数据的技术体系来看，主要涉及到三大方面的内容，其一是大数据平台；其二是大数据开发；其三是大数据分析，对于具有Java编程基础的人来说，学习大数据会相对容易一些，但是依然需要一个系统的学习过程，具体需要多长的学习时间取决于自身的学习计划、学习环境等因素。
大数据的技术体系目前已经趋于成熟，而且大数据涉及到的知识量也比较庞大，所以应该找一个切入点并制定一个适合自己的学习计划，学习计划的制定可以按照就业岗位的要求为参考。如果具备Java基础，且同时有较为扎实的数学基础，可以考虑从事大数据开发岗位和大数据分析岗位（算法岗），目前大数据研发岗位和算法岗位往往对于学历有一定的要求（应聘时），这一点应该引起注意。从2019年的研究生秋招情况来看，目前大数据开发岗位的数量比较多，算法岗位的数量还是比较少的。
对于大数据的初学者来说，从大数据应用开发开始学起是不错的选择，具体可以按照三个步骤来学习，首先是学习大数据平台知识，掌握大数据平台的搭建以及各个组件之间的关系和作用，这个过程需要4周左右的时间，建议从开源大数据平台（Hadoop、Spark）开始学起，这样会掌握更多的细节。
其次是在大数据平台下进行大数据应用开发，这个过程会掌握一些常用的API，此时应该完成大量的实验，通过实验来积累一定的大数据开发经验。在组织实验的过程中要考虑逐渐递进的过程，要有一个清晰的实验体系，此时不必追求大而全。具有Java基础的前提下，这部分大概需要8至10周左右的时间。
最后是参加一个大数据实习岗位，通过实习岗位的锻炼不仅能够进一步丰富大数据开发知识，同时也能够积累一部分行业经验。由于大数据开发对于场景的要求比较高，所以学习大数据并不建议完全自学，在掌握了一定的大数据开发知识之后，应该尽快在实际场景下边实践边学习。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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其实语言和大数据没有直接的关系。在我看来，想进入大数据领域，语言只是工具，数据库、算法、数学、统计学以及所在行业的专业知识才是功底。至于时间，不好说，我是用了半年（开发从业二十年了，各种数据库很溜，开发语言会好几种，垮平台什么的更不用说，而且因为学习精算师的缘故已经把基础课都学完了，包括高数，统计学等）。
建议楼主从java领域的开源大数据项目开始介入，逐步了解hadoop，适当的学习一下python，了解redis、HDFS，学习使用SparkHive、SparkSQL，同时建议读一下Data X或者Kettle，然后开始学习一些机器学习的算法和开源库如Tensorflow之类的，开发平台的选择看你自己的需求。
当以上内容基本融会贯通了，你就可以开始进入大数据领域了，首先要去采集一些有价值的样本数据，在逐步学习深入的过程中学习机器建模，以及统计学原理，数论，统计方法等传统统计学的课程，统计建模是重点一定要下功夫，线代微积分离散数学都是基础，你也需要重新拾起来。
当这些都学的差不多了，你就具备了采集数据分析数据的基本能力了，那样就可以深入的再学习一下统计学的一些深层次课程和传统BI的一些课程了。
当你具备了这些能力，你就具备了一个合格的大数据分析师的水平了！
恭喜，高薪在向你招手。[微笑]
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