学习大数据时，通常需要掌握以下软件：

操作系统

Linux：用于大数据处理环境。

虚拟化技术

Docker：用于容器化部署和管理应用。

KVM：用于Linux环境下的虚拟机管理。

数据库

MySQL：关系型数据库管理系统。

Oracle：企业级关系型数据库管理系统。

MongoDB：NoSQL数据库，用于存储非结构化数据。

Redis：内存数据结构存储，用作缓存和消息代理。

大数据处理框架

Hadoop：包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（并行计算框架）、Hive（基于Hadoop的数据仓库）、Pig（大数据处理语言）和Hbase（NoSQL数据库）。

Spark：包括Spark Core（分布式任务调度和内存管理）、Spark SQL（用于SQL查询）、Spark Streaming（流处理）、MLlib（机器学习库）和GraphX（图形处理库）。

数据分析和统计软件

R：统计学家开发的软件，适合统计分析和模型开发。

Python：面向对象的高级动态语言，拥有丰富的数据分析库，如Numpy、Scipy、Pandas和scikit-learn。

MATLAB：专业数据分析工具，适合科学计算和信号处理。

SPSS、SAS：专业数据分析软件，用于算法或模型分析。

数据可视化工具

Tableau：用于数据可视化。

Power BI：微软提供的数据可视化工具。

其他工具

Excel：基本的数据处理和分析工具。

SQL：用于从数据库中提取数据。

这些软件和工具构成了大数据处理和分析的基础，掌握它们是进行大数据学习和工作的关键。根据具体的学习方向和个人兴趣，可以选择相应的工具进行深入学习。