大数据编程入门可以按照以下步骤进行：
1. 学习编程语言
Java：作为大数据开发的基础，Java是许多大数据技术（如Hadoop、Spark）的编程语言。
Python：Python因其简洁的语法和丰富的库，适合初学者入门。
2. 学习基础知识
数据结构和算法：理解基本的数据结构（如数组、链表、树、图）和算法（排序、搜索）。
数据库知识：学习关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）的基本操作。
3. 学习大数据技术
Hadoop生态系统：包括HDFS、MapReduce、Hive等，用于大规模数据处理。
Spark生态系统：包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等，用于快速数据处理。
数据挖掘和机器学习：学习分类、聚类、预测等算法。
4. 学习操作系统
Linux：大数据平台通常在Linux环境下运行，了解Linux操作系统及其命令对学习大数据编程很重要。
5. 实践项目
动手实践：通过编写代码、运行程序等方式加深对知识的理解。
项目实战案例：练习市面上新颖的项目实战案例，积累项目经验。
6. 持续学习
交流式学习：与老师、同学或在线社区交流，学习他人的编程思路和解决问题的方法。
持续更新知识：大数据技术不断更新，持续学习新技术和工具是必要的。
7. 兴趣培养
培养兴趣：对大数据开发保持兴趣，是持续学习和进步的动力。
8. 学习资源
在线教程：利用Coursera、Udacity、edX等平台上的课程。
书籍：阅读专业书籍，如《Hadoop权威指南》、《Spark快速上手》等。
视频教程：YouTube、B站等平台上有许多免费的教学视频。
9. 态度和方法
脚踏实地：避免浮躁，一步一个脚印地学习。
自主学习：培养自主学习能力，利用网络资源和书籍自学。
参加培训：如果条件允许，参加专业的大数据培训课程可以更快地掌握知识。
以上步骤可以帮助你入门大数据编程。记住，学习是一个逐步的过程，需要时间和耐心。祝你学习愉快!