要学好大数据技术，需要掌握以下知识和技能：
编程语言
Java：由于大数据开发对Java语言的依赖程度较高，掌握Java是必不可少的。Java具有跨平台、面向对象、分布式等特性，适合作为大数据应用的开发语言。
Python：Python是管理大数据的绝佳编程语言，因其统计分析能力和易读性而广受欢迎。许多顶级公司如Google、Facebook等使用Python来管理数据。
Scala：Scala是另一种适合大数据处理的编程语言，结合了面向对象和函数式编程的特性，常用于大数据开发。
SQL：熟练使用SQL进行数据查询和分析是大数据技术的基本要求。
大数据技术
Hadoop：分布式文件系统，用于存储和管理大量数据。
Spark：用于大规模数据处理的快速、通用的大规模数据处理引擎。
Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据存储、查询和分析。
Kafka：消息订阅分发系统，用于构建实时数据流应用。
Flink：用于实时数据流处理的框架。
数据库知识
关系数据库：如MySQL、Oracle，用于存储和查询结构化数据。
NoSQL数据库：如HBase、MongoDB、Cassandra，用于存储和管理非结构化数据。
系统管理
Linux系统管理：熟悉Linux操作系统及其命令行操作，具备Shell脚本编写能力。
数据分析工具
数据可视化工具：如Power BI、Tableau、Excel，用于将复杂数据结果转化为直观的可视化报告。
数据挖掘与统计软件：如R、SAS，用于多维分析和数据挖掘。
项目管理和团队协作
项目管理能力：能够协调团队成员，按时完成项目任务。
数学和统计学知识
数学分析：包括描述统计、概率论与数理统计等，为数据分析提供理论基础。
数据结构与算法：掌握常用的数据结构和算法，提高数据处理效率。
云计算平台与服务
云平台：如阿里云、腾讯云、AWS、Azure，用于部署和管理大数据解决方案。
综上所述，学习大数据技术需要扎实的编程基础、掌握大数据处理和分析工具、了解数据库和系统管理知识，并具备项目管理和团队协作能力。建议从学习Java和Python开始，逐步深入掌握其他相关技术和工具。