没有Java基础直接学习大数据是可行的，但需要一定的时间和努力来弥补基础知识的不足。以下是一些建议和步骤，帮助你开始学习大数据：
1. 了解大数据的基本概念：你需要了解大数据的基本概念，包括数据的规模、多样性、速度等。这有助于你理解大数据的特点和处理方式。
2. 学习Python语言：Python是一种非常适合大数据开发的编程语言，因为它有丰富的库和框架支持数据处理和分析。虽然Java也是大数据领域常用的语言，但Python的学习曲线相对较平缓，更适合初学者。
3. 掌握Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。你可以从学习Hadoop的基础开始，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce编程模型等。
4. 学习数据处理和分析工具：除了Hadoop，你还可以使用其他工具和技术，如Apache Spark、Flink等。这些工具提供了更高效的数据处理能力，适合处理大规模数据集。
5. 实践项目经验：理论知识很重要，但实践经验同样不可或缺。尝试参与一些实际的大数据项目，或者自己动手做一些小项目，将所学知识应用到实践中。
6. 参加培训课程：如果你觉得自己自学进度较慢，可以考虑参加一些大数据相关的培训课程。这些课程通常会提供系统的学习路径和实战演练，有助于加速学习过程。
7. 持续学习和跟进新技术：大数据领域不断发展，新的技术和工具层出不穷。保持对新技术的关注，并不断学习新知识，对于成为一名优秀的大数据工程师至关重要。
8. 建立专业网络：加入大数据相关的社区和论坛，与其他专业人士交流心得，获取最新的行业动态和技术进展。
9. 考取相关证书：如果可能的话，考虑考取一些与大数据相关的证书，如Hadoop认证、Spark认证等，这些证书可以证明你的专业技能水平。
总之，虽然你没有Java基础，但通过上述步骤，你可以逐步建立起大数据领域的知识体系。重要的是保持耐心和毅力，不断学习和实践，最终成为一名合格的大数据工程师。
