大数据研发要学习的软件主要包括：Hadoop、Spark、Flink、Hive、Pig、Mahout、HBase、Cassandra、MongoDB、MySQL、Oracle、SQL Server、Python、Java、Scala、R、Tableau、PowerBI、Excel、SAS、SPSS。
其中，Hadoop是大数据研发的基础，它是一个开源的分布式计算框架，能够处理大量的数据。Hadoop的主要组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，能够存储大量的数据；MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。学习Hadoop，你需要理解HDFS和MapReduce的工作原理，并能够用Java编写MapReduce程序。
一、HADOOP
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有大数据集（big data）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，这样可以流的形式访问文件系统中的数据。
二、SPARK
Spark是一种与Hadoop相似的开源群集计算环境，但是不同于Hadoop的MapReduce的是——除了基本的数据抽象之外——Spark的计算模型为弹性分布式数据集（RDD），因此在数据处理上，Spark具备更高的运行效率。此外，Spark还拥有一个高效的内存计算引擎，能够将数据保存在内存中进行处理，大大加快了数据处理的速度。
三、FLINK
Apache Flink是一个开源的流处理框架，用于大数据和流处理。它是Apache Software Foundation的顶级项目。Flink的核心是一个流处理数据流引擎，它可以在各种数据流源和数据流消费者之间提供数据分发、通信以及容错。
四、HIVE、PIG
Hive和Pig都是Hadoop的组件，用于处理大数据。Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类似于SQL的查询语言。Pig是一个用于处理大数据的脚本语言，它的主要组件是Pig Latin，一种用于表达数据转换的语言。
五、PYTHON、JAVA、SCALA、R
Python、Java、Scala和R是大数据处理中常用的编程语言。Python和R适合数据分析，Java和Scala适合大数据处理。Python和Java都是面向对象的编程语言，而Scala是一种混合了面向对象和函数式编程的语言。R是一种用于统计分析和图形表示的编程语言。
六、TABLEAU、POWERBI、EXCEL、SAS、SPSS
Tableau、PowerBI、Excel、SAS和SPSS都是数据分析工具。Tableau和PowerBI是数据可视化工具，Excel是电子表格软件，SAS和SPSS是统计分析软件。这些工具可以帮助你理解和解释数据，从而做出决策。
相关问答FAQs：
1. 有哪些常用的大数据研发软件？
常用的大数据研发软件包括Hadoop、Spark、Flink、Hive等。这些软件可以帮助开发人员进行大规模数据处理、分布式计算和数据分析。
2. 如何选择适合的大数据研发软件？
选择适合的大数据研发软件需要考虑多个因素，如数据规模、性能需求、编程语言偏好等。例如，如果处理的是海量数据且需要实时计算，可以选择Spark或Flink；如果需要进行复杂的数据查询和分析，可以选择Hive等。
3. 大数据研发软件有哪些学习资源？
学习大数据研发软件可以通过官方文档、在线教程、培训课程等多种资源。官方文档通常提供了详细的使用说明和示例代码，可以帮助快速上手。在线教程和培训课程则可以提供更系统和深入的学习体验，可以选择适合自己的学习方式进行学习。
