学习大数据需要掌握一系列软件工具，以下是一些主要的推荐：

Python

理由：Python是一种简单易学的编程语言，拥有丰富的科学计算库和数据处理工具，常用于数据清洗、数据分析和机器学习等任务。Python的库如Pandas、NumPy等，使得数据处理变得高效且便捷。

R语言

理由：R语言专门用于统计分析和数据可视化，拥有丰富的统计分析库和绘图工具，适合进行数据探索和可视化分析。

SQL

理由：SQL（Structured Query Language）用于管理和操作关系型数据库，常用于数据查询、数据清洗和数据聚合等任务。

Hadoop

理由：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模的数据。它包括HDFS和MapReduce等组件，用于分布式数据存储和并行计算。

Spark

理由：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持分布式数据处理和机器学习任务。其核心组件包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。

Excel

理由：Microsoft Excel是一款常用的电子表格软件，适合进行基本的数据处理和分析，适合初学者和快速原型开发。

SPSS、SAS、Matlab

理由：这些是专业的数据分析软件，可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。

Hive、Impala

理由：这些是数据库相关的知识，可以学习用于数据查询和管理。

Tableau

理由：Tableau是一款数据可视化工具，可以帮助用户创建交互式和可分享的数据可视化。

Power BI

理由：Power BI是Microsoft提供的数据可视化工具，支持多种数据源，具备强大的数据分析和报表功能。

Linux

理由：Linux是大数据处理环境中的常用操作系统。

Docker

理由：Docker用于容器化部署和管理应用，是大数据实验平台中常用的工具。

KVM

理由：KVM用于Linux环境下的虚拟机管理。

MySQL、Oracle

理由：这些是关系型数据库管理系统，适合存储结构化的数据。

MongoDB

理由：MongoDB是非关系型数据库，适合存储非结构化的数据。

根据以上推荐，你可以根据自己的需求和兴趣选择相应的软件进行学习。Python和R语言是大数据分析的基础，而Hadoop和Spark则是处理大规模数据的重要工具。同时，掌握一些数据库管理和数据可视化的工具，如SQL、Hive、Tableau和Power BI，将大大提升你的大数据分析能力。