大数据学习涵盖了多种关键技术，从编程语言到分布式计算框架。首先，Java编程是学习大数据不可或缺的基础，特别是对于初学者而言，掌握基本的Java编程知识，如变量、条件语句、循环结构和面向对象编程，对于后续学习更为复杂的数据处理技术至关重要。推荐学习一些基础的Java入门程序，通过实践提升编程能力。

其次，Linux运维也是大数据学习的重要组成部分，它帮助学习者掌握Linux操作系统的基本操作和管理技巧，这对于后续处理分布式系统中的数据存储和计算需求至关重要。掌握Linux的基础命令、文件系统管理、用户和权限管理、网络配置等知识，能够为大数据项目的顺利运行打下坚实的基础。

Hadoop作为大数据处理的核心框架，其重要性不言而喻。Hadoop提供了一个分布式文件系统（HDFS）和一个分布式计算框架（MapReduce），能够高效地存储和处理海量数据。HDFS通过将数据分散存储在多个节点上，确保了数据的高可用性和容错性；而MapReduce则通过将任务分解为多个子任务并行处理，显著提高了计算效率。

Zookeeper在大数据生态系统中扮演着重要的角色，它是一个开源的分布式协调服务，能够帮助解决分布式系统中的复杂问题，如配置管理、分布式锁、组服务等。学习Zookeeper能够帮助开发者更好地理解和管理分布式环境中的数据和服务，提高系统的可靠性和稳定性。