大数据学习需要掌握以下核心软件，涵盖数据处理、分析、可视化及开发全流程：

一、基础工具

编程语言

- Python：

数据处理首选，支持Pandas、NumPy、Scikit-learn等库，适合数据清洗、分析和机器学习。

- Java：Hadoop等框架的核心语言，适合分布式系统开发。

- Scala：Spark框架的官方语言，需掌握其基础语法和编程模型。

数据库与数据处理

- SQL：

用于数据库查询、数据清洗和转换，是大数据分析的基础工具。

- Hadoop：分布式存储与计算框架，包含HDFS和MapReduce。

- Spark：快速通用计算引擎，支持批处理、流处理和机器学习，核心组件包括Spark SQL、MLlib等。

二、数据分析与可视化

统计分析工具

- R语言：

专注统计分析和可视化，适合复杂数据探索。

- Python：结合Pandas、Seaborn、Matplotlib等库，实现数据可视化。

商业智能工具

- Tableau：

交互式数据可视化，支持多源数据整合与仪表盘制作。

- Power BI：微软商业智能工具，集成数据分析、报告与可视化功能。

三、辅助工具

Linux：大数据开发环境，需掌握基础命令操作。

MongoDB：非关系型数据库，适用于大规模数据存储。

四、开发框架

SSM框架（Spring+SpringMVC+MyBatis）：用于简化Web项目开发，常与大数据结合使用。

总结：大数据学习需以Java/Scala为核心，搭配Python/R进行数据处理与分析，通过Hadoop/Spark实现分布式计算，结合Tableau/Power BI进行可视化，并掌握Linux基础操作。根据方向（如开发或分析），可选择性学习SSM框架或MongoDB等工具。