学习大数据的基石是Java语言和Linux操作系统，两者的学习不分先后，Java基础足够即可，Linux则需深入，以利掌握大数据软件环境配置。

掌握Hadoop平台的组件HDFS、MapReduce和YARN是关键，HDFS负责数据存储，MapReduce进行数据处理，YARN提供资源管理。

Zookeeper作为协作信息存储工具，对于Hadoop等软件的运行环境配置有重要影响，个人需确保安装正确并运行。

Mysql数据库为学习大数据处理后的小数据处理工具，掌握SQL语法，为后续学习Hive和使用Hive进行大数据处理提供基础。

Sqoop用于Mysql数据导入Hadoop，或通过文件传输实现数据存放，确保数据处理流程高效。

Hive结合SQL语法，简化大数据处理，无需编写复杂MapReduce程序，提高效率。

Oozie管理Hive或MapReduce、Spark脚本，提供任务依赖关系配置，确保程序正确执行，提高处理效率。

Hbase作为NoSQL数据库，存储数据以key和value形式，用于大数据处理后的数据存储，存储量远超MySQL。

Kafka作为高效队列工具，用于数据处理排队，避免数据过载，与Flume配合，实现实时数据入库或入HDFS。

Spark弥补MapReduce处理速度的不足，尤其适合迭代运算，与Java或Scala结合使用，提供高效数据处理能力。