1. Java：对于大数据学习而言，深入掌握Java语言并非必需，了解Java SE基础即可。因为大数据处理框架通常用Java编写，所以具备Java基础能帮助更快上手。

2. Linux：大数据相关软件普遍运行在Linux系统上，因此，Linux操作是学习的重点。精通Linux有助于理解Hadoop、Hive、HBase、Spark等软件的运行和网络配置，减少学习过程中的难题。掌握Shell脚本语言能够阅读和编写配置脚本，从而简化大数据集群的部署和维护。

3. Hadoop：Hadoop是当前广泛使用的大数据处理平台，几乎已成为大数据技术的代名词，因此，学习Hadoop是基础中的基础。

4. Zookeeper：Zookeeper在实现Hadoop的高可用性（HA）以及HBase的集群管理中扮演重要角色，是必不可少的工具。

5. MySQL：在学习完大数据处理后，需要掌握处理“小数据”的工具，MySQL数据库便是其中之一。在学习Hive时，需要用到MySQL，因此应掌握基本的安装、配置和权限管理。

6. Sqoop：Sqoop是用于将MySQL等关系型数据库中的数据导入到Hadoop中的工具，是数据迁移的重要工具。

7. Hive：对于熟悉SQL语法的用户来说，Hive是处理大数据的利器，它将复杂的SQL查询转换为MapReduce作业，简化了大数据的处理过程。

8. Oozie：学会Hive后，Oozie这个 workflow 管理工具会非常有用，它能够帮助你调度和管理Hive、MapReduce、Spark脚本，并检查程序执行结果。

9. HBase：作为Hadoop生态系统的一部分，HBase是一种NoSQL数据库，以key-value的形式存储数据，并保证key的唯一性。它与MySQL相比能处理的数据量更大，适合用来做数据去重等操作。

10. Kafka：Kafka是一个高效、可扩展的分布式消息队列系统，在大数据处理中用于处理和传输高吞吐量的数据流。

11. Spark：Spark是针对MapReduce在处理数据速度上的不足而设计的，它提供了内存计算能力，能显著加快数据处理的速度。